该文综述了多种机器学习可解释性方法，包括LIPEx、MAPLE、SimplEx和CGX等框架，通过局部解释、特征扰动、示例选择和规则提取等技术提升模型透明度与解释质量，并在文本和图像任务中验证了有效性。
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