Achieving Efficient Word-Level Interpretability through Literal Pruning

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内容提要

本研究提出了一种新算法,以提高Tsetlin Machine模型的可解释性。经过修剪的模型在与人类注意力图的一致性和准确性方面均有所提升,具有重要的应用价值。