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局部最小概率解释
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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
本文介绍了一种基于绑架式解释的机器学习方法，用于计算神经网络模型的局部解释。该方法通过优化词汇子集和保持预测不变性来提高解释框架的效果，并通过配置不同的扰动集来检测预测结果的偏见。作者在三个情感分析任务上评估了该方法的有效性。
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关键要点
- 提出了一种基于绑架式解释的机器学习方法，用于计算神经网络模型的局部解释。
- 该方法通过优化词汇子集和保持预测不变性来提高解释框架的效果。
- 使用内隐命中集和最大通用子集两种解法得出结果。
- 可以配置不同的扰动集来检测预测结果的偏见。
- 在SST、Twitter和IMDB数据集上评估了该方法在三种情感分析任务上的有效性。
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