Explainability-Driven Quality Assessment for Rule-Based Systems

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内容提要

本研究提出了一种可解释性框架,旨在提升知识推理系统中规则的质量。通过生成规则推断的解释并结合人类解读,优化规则以确保决策的公平性和透明性,尤其在金融领域的应用中验证了其有效性。

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