本研究提出了一种基于范畴的解释函子的方法，以提高可解释人工智能的解释一致性和可靠性。验证结果表明，该方法在合成基准测试中有效减少了矛盾和不忠实的解释生成。

Logic Explanation of AI Classifiers through Categorical Explaining Functors
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