本文介绍了一种自我训练方法，利用有标记和无标记数据进一步改进少样本模型的效果，并提出了一种新的损失函数 Masked Label Regularization（MLR），以促进解释与预测标签之间的紧密联系。在三个公共数据集上的评估表明，所提出的方法在建模任务标签和生成忠实的解释方面是有效的。

Jun, 2023

本文介绍了一种适用于 NLP 系统的自我合理化模型，并通过使用 FEB 数据集探索了几种自然语言提示方法和缩放模型大小的方法，以达到在少量示例下进行自我合理化的目的，但该任务的合理性仍有改进的空间。

Nov, 2021

本研究探索了利用解释来改善小型语言模型的 few-shot 自我合理性。我们提出了一种新方法 Zero-shot Augmentation of Rationale-Answer pairs (ZARA)，通过将可能性判断问题转换为自然语言推理，自动构建了伪平行数据来进行自我训练。实验结果表明，ZARA 在 FEB 基准测试中实现了 SOTA 性能，包括任务准确性和解释度量。此外，我们进行了人类和定量评估，验证了 ZARA 自动识别合理和准确的理由 - 答案对的能力。

May, 2023

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

大型语言模型能够在缺乏任务特定监督的情况下生成流畅的文本，但其在具有知识密集型任务中提供有根据的解释的能力仍未得到充分探索。我们通过使用专家编写的几个样本，以少量样本的方式生成基于知识的解释来解决这一问题。通过研究发现，众包工作者更喜欢基于知识的解释，因为它们具有实际性、充分性和全面的反驳。虽然大型语言模型生成的解释更受欢迎，但需要进一步提高简明性和新颖性。另外，我们还展示了错误模型预测的解释如何削弱人类对大型语言模型生成的解释的信任。基于这些观察的动机，我们创建了一个两阶段的流程，在生成解释之前审查任务预测并消除潜在的错误决策，以实现可信赖的解释生成。

Nov, 2023

介绍了 AI 合理化的方法，将自主系统行为的解释生成为人工行为的样式。使用神经机器翻译将自主智能体的内部状态 - 行为表示翻译成自然语言来描述合理化技术。通过 Frogger 游戏环境对该技术进行评估，训练一个自主游戏代理人，使其使用自然语言合理化其行动选择。结果显示，神经机器翻译能够准确生成描述代理行为的合理化方法，合理化比其他替代方法更能满足人类需要。

Feb, 2017

通过建立自我激励学习框架，根据正确性的内在排序，依据奖励模型训练并通过强化学习优化推理能力，本研究的实验证据表明其方法显著提升了模型的推理能力，在部分数据集中甚至超过了 text-davinci-002 模型。

Apr, 2024

介绍了一种自我合理化的框架 RExC，旨在提供两种互补类型的解释（NLE 和提取合理），并将其与背景知识结合起来，从而达到了任务最新水平的性能，并大幅度领先于现有模型，同时进行干扰分析表明，解释与预测之间存在高度的关联性。

Jun, 2021

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