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ProtoLens：推进原型学习以实现文本分类的细粒度可解释性
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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ProtoLens模型，以解决深度神经网络在文本分类中的可解释性不足问题。该模型通过原型感知模块和对齐机制，实现了细粒度的可解释预测，实验结果表明其在多个基准数据集上优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出ProtoLens模型，解决深度神经网络在文本分类中的可解释性不足问题。
- ProtoLens模型通过原型感知模块和对齐机制，实现细粒度的可解释预测。
- 实验结果显示，ProtoLens在多个基准数据集上优于现有方法，具有竞争性的准确性。
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