本文研究了概念瓶颈模型（CBMs）中输入特征与概念向量的关联性，提出了一种新方法来衡量概念的重要性。通过概率模型、能量模型和递增残差模型等方法，提升了模型的可靠性和解释性，解决了概念完整性和数据处理的挑战。此外，研究展示了如何通过无监督概念发现和大型语言模型来提高模型性能，减少对伪相关性的依赖。