Dec, 2020
通过极简对比编辑（MiCE）解释 NLP 模型
Explaining NLP Models via Minimal Contrastive Editing (MiCE)
Alexis Ross, Ana Marasović, Matthew E. Peters
TL;DR该论文介绍了一种基于最小对比编辑（MiCE）的方法，用于以编辑输入的形式产生模型预测的对比解释，以修改模型输出到对比案例。MiCE 不仅是对比的，还是最小的和流利的，与人类对比编辑一致。该方法可以用于 NLP 系统开发中的两种用例：调试错误的模型输出和揭示数据集人工因素，从而表明产生对比解释是模型解释性的一个有前途的研究方向。