该文综述可解释自然语言处理研究，涉及RExC、RR、REFER、R2R、ExPred等框架，通过检索增强、思维链提示、可微解释提取和多任务学习提升模型性能与解释忠实度。研究还发现大模型在科学推理中会编造证据，检索增强可改善问答表现，人类实验表明解释对BERT型分类器操纵帮助有限。