本研究提出DISCO方法，以解决文本分类模型解释性不足的问题。DISCO通过识别因果n-gram关联，生成全局规则化解释，揭示模型中的过拟合现象，并帮助人类检查员识别误导性特征组合，从而增强模型的解释能力。

DISCO: Discovering Overfitting as Causal Rules for Text Classification Models
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