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SyntaxShap: 一种文本生成的语法感知解释性方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为SyntaxShap的可解释性方法，用于在安全关键领域利用大型语言模型。该方法考虑了文本数据中的句法结构，并通过扩展Shapley值来考虑基于解析的句法依赖关系。研究结果表明，SyntaxShap能够生成更忠实、连贯和可解释的预测解释，适用于自回归模型。
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关键要点
- SyntaxShap是一种可解释性方法，旨在在安全关键领域利用大型语言模型。
- 该方法考虑文本数据中的句法结构，并扩展Shapley值以考虑基于解析的句法依赖关系。
- SyntaxShap只考虑受依赖树约束的联盟，提供局部、模型无关的可解释性。
- 研究采用基于模型的评估方法，比较SyntaxShap与其他先进可解释性方法的表现。
- 评估标准包括忠实度、复杂性、连贯性以及解释与模型的语义对齐。
- 研究结果表明，SyntaxShap能够生成更忠实、连贯和可解释的预测解释，适用于自回归模型。
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