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检索解释：基于证据的语言模型预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 使用Shapley值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的解释性困难。
- R2E能够根据文件语料库中的证据优先考虑对研究问题的可能答案。
- R2E在从科学文献中识别药物靶标的实用案例上展现了优越性。
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