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Automated Generation of Credibility Oracles for Machine Learning Text Classifiers
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内容提要
本研究提出了一种名为TOKI的自动生成可信度Oracle的方法，旨在解决机器学习文本分类中的可信度问题。研究结果表明，TOKI在分类准确率上优于传统的自信度方法。
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关键要点
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本研究提出了一种名为TOKI的自动生成可信度Oracle的方法。
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研究旨在解决机器学习文本分类中的可信度问题。
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传统指标不足以构建人们对模型的信任。
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TOKI利用解释方法和词嵌入自动检查预测相关性。
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研究结果表明，TOKI在分类准确率上优于传统的自信度方法。
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TOKI显示出相较于传统方法显著的优势及实用性。
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