本研究提出ConLUX框架，解决现有模型解释不符合决策过程的问题。ConLUX自动提取高层次概念，改进现有技术，提供更真实易懂的解释。评估显示其优于多种现有方法。

本文介绍了LIREx框架，通过原因解释生成器和实例选择器提升NLI模型性能。采用三步学习算法和SELF-REFINE框架优化语言模型输出，并探讨大型语言模型的解释技术在安全性和信任建立中的重要性，提出ART推理与改进目标，以提升生成解释质量。