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DISCO：作为因果规则发现过拟合的文本分类模型
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法DISCO，旨在提高文本分类模型的解释性，通过识别因果n-gram关联生成全局规则化解释，从而增强模型的解释能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法DISCO，旨在提高文本分类模型的解释性。
- DISCO通过识别因果n-gram关联生成全局规则化解释。
- 该方法成功找出了模型中潜在的过拟合现象。
- DISCO提供了一种支持交互式解释的方式，帮助人类检查员识别误导性特征组合。
- 这一方法极大增强了解释能力。
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