本研究探讨了自动音乐标记中可解释性的相关性，并构建了一个包含三种信息提取技术的工作流程。实验结果表明，该方法在两个任务中均超过了基线模型的性能，并与最先进方法竞争。解释性的价值有时超过性能的下降。

本研究探讨了自动音乐标记中可解释性的相关性，并构建了一个包含三种信息提取技术的工作流程。实验结果表明，该方法在两个任务中均超过了基线模型的性能，并与最先进方法竞争。解释性的价值有时超过性能的下降。

本研究探讨了自动音乐标记领域的可解释性，并构建了一个包含三种信息提取技术的工作流程。实验结果显示，该方法在两个任务中超过了基线模型的性能，并与最先进方法竞争力相当。研究得出结论，解释性的价值有时超过性能的下降。