检索解释：基于证据的语言模型预测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用 Shapley 值以识别证据在最终预测中的相对重要性，Retrieve to Explain（R2E）能够根据文件语料库中的证据，优先考虑对研究问题的一组预先定义的可能答案，从而解决了机器学习模型特别是语言模型在解释性上的困难，并在从科学文献中识别药物靶标这一实用案例上展现了其优越性。
通过使用Shapley值以识别证据在最终预测中的相对重要性，Retrieve to Explain（R2E）解决了机器学习模型特别是语言模型在解释性上的困难，并在从科学文献中识别药物靶标的实用案例上展现了其优越性。
