本文总结了解释性自然语言处理领域近年来集中收集人类注释的文本解释，将其分为三类 (highlights, free-text, and structured) 并对其注释方法进行整理，提出了现有采集方法的优点和缺点，给出了未来收集数据集的建议。

Feb, 2021

本文提出了一个新的生成式解释框架，学习同时进行分类决策和生成细粒度解释，实验证明该方法可以生成简明的解释，超过所有基线系统。

Nov, 2018

本文提出了一种新的基准来评估神经网络模型和显著性方法的解释能力，其中包含英文和中文标注数据以及用于评估解释能力的标记。实验结果揭示了三种模型和三种显著性方法的解释能力的优劣，希望这个基准可以促进建立值得信赖的系统的研究。

May, 2022

本文探讨了一些适用于 CNN 文本分类的模型无关和模型特定解释方法，并进行了三次人类评估来揭示这些方法揭示模型行为、证明模型预测和帮助人类调查不确定预测的不同效果。结果表明，这些方法具有不同的性质，并且可以为每个目的提供帮助。

Aug, 2019

该研究提出了一种新的度量人工注释解释质量的指标，即帮助性指标，以比较传统的模拟能力评分。在五个数据集和两种模型架构上对该指标进行了评估，结果表明其能够客观地评估注释解释的质量，同时传统的模拟能力评分则不能。

May, 2023

本文以科学哲学理论作为分析视角，研究解释性方法在神经网络性能评估中的应用，并发现解释性方法的实用性依赖于人类领域知识和理解推理能力。本研究得出结论，基准测试解释性方法是迈向可信人工智能和机器学习的中心任务。

Aug, 2022

该研究通过一个基于随机抽样的实验，旨在检验基于显著性的事后可解释性方法在自然语言处理中的有效性，结果表明，人类往往会倾向于较少批判性地接受该类解释。

Nov, 2022

本文探讨了机器学习中公平性、可解释性、人本主义、社会偏差等问题，并提出了一种以人为本的人工智能方法，以增强分类系统和单词嵌入的可解释性和公平性，通过 D-BIAS 等可视化工具识别和缓解社会偏见。

Jun, 2023

本文提出了解释性机器翻译评估指标的关键属性和目标并综述了最近的方法，通过实验发现当前的对抗性 NLP 技术不能自动识别高质量黑盒评估指标的局限性，提出了未来解释性评估指标的发展方向。

Mar, 2022

探讨了在医疗保健领域中机器学习的应用。通过在 MIMIC-III 临床笔记中预测死亡率的任务中，我们展示了各种可完全解释的方法和模型不可知后续属性的可视化技术，同时提供了评估解释质量的通用方法。

Jul, 2021