通过提取文本来生成短而连贯的理由 —— 根据规则确保足以做出准确预测的 —— 以代替不带理由的预测，该方法结合了生成器（分配文本碎片的候选理由）和编码器（用于预测）。从未给予判据，而是让模型符合对规则的要求。本文还在多方面情感分析和问题检索任务中成功验证了此方法。

Jun, 2016

本文提出了一种多阶段培训方法，将自我监督对比损失纳入其中，并证明可以帮助生成更多语义多样的理性化解释，从而改善了啤酒评论数据集的实验结果，并解决了互锁问题。

May, 2022

通过实证分析人类解释的两个特点，即最大化理性监督准确性未必是提高模型准确性的最佳目标和人类理性是否提供足够信息以供模型进行预测，我们在此基础上提出了几种新的损失函数和学习策略，在三个包含有人类理性的数据集上进行评估，结果显示出了不断改进的基线，包括 MultiRC 上的 3% 精度提高。我们的研究强调了理解人类解释的特性，并据此进行模型训练的重要性。

Nov, 2021

本研究探讨了神经 NLP 模型的可解释性和鲁棒性之间的相互作用，试图通过有理化的过程来提高模型的鲁棒性，并针对五个不同的任务进行了实证评估。实验结果表明，理性模型有可能提高其鲁棒性，但它们在某些情况下会面临一定的挑战，并不总是表现得比无人为监督的模型更好。

Apr, 2022

研究如何使用先前经过训练的语言模型、神经知识模型和相关任务的远程监督等，通过训练生成解释原因的生成模型来推断自然语言解释。然而，结果表明，由于神经语言模型的基本限制，该模型生成的解释仅限于具有普遍性的陈述，而在进行推理的同时预测更新或其类型和生成理由是更具挑战性的，这是未来的重要方向。

Dec, 2020

通过哲学角度和经验证据，本文提出神经理由模型的合理性和可解释性不如人们预期，并呼吁更加严密和全面的评估以确保达到所需的可解释性特性。

Oct, 2021

本研究提出了一种不同于传统管道式或强化学习方法的可微分训练框架，以在句子层面仅应用目标任务监督来输出具有可信度的原因，并在三个不同数据集上展示了竞争性表现和更好的性能。

Oct, 2020

本文研究了自然语言处理中的模型可解释性，提出了一种基于输入擦除的灵活的特征评分和解释方法，与传统方法相比，可以更准确地为每个数据实例选择最优的特征评分方法、解释长度和类型，以提供更准确、全面和充足的解释。

Apr, 2021

利用自训练语言模型进行多任务教师 - 学生框架，在有限的任务特定标签和理由下，通过精心选择样本学习信息伪标签示例以及明确合理化预测的特征，显著提高了神经模型的性能，特别在低资源环境中表现出有效性。

Sep, 2021

本文提出了一种新的合理化方法，它匹配特征空间和输出空间中的权合理和原始输入文本，并在经验上通过大幅优于以前的方法。

Jun, 2021