该研究提出了一种利用潜空间对分类模型进行对比解释的方法，可以对输入的文本进行高、低级别的概念和属性归纳分析，以实现更准确、细粒度的模型可解释性。

Mar, 2021

该研究关注对语言模型的对比解释，证明对比解释在验证大型语法现象和改善对相互模拟性上是可量化地更好的，并且可以表征模型在各种语言生成决策中使用的输入令牌。

Feb, 2022

我们提出了一种方法，将人类决策的解释性文本注释引入文本分类模型，从而提高模型解释的可信度，并通过多目标优化算法在性能和可信度之间达到平衡，从而显著提高模型解释的质量。

Apr, 2024

通过对可解释 NLP 中两个广泛使用数据集上人类注释行为及其质量进行的实验表明，工作者的资质和注释过程的细节有着显著影响，并且特定的可解释性方法会随着不同指导下获得的 ground truth rationales 而有所不同。因此，研究人员需要提供完整的注释细节并谨慎解释使用这些注释所得到的实验结果的重要性。

Apr, 2022

本文提出了一种使用结构因果模型的对比解释模型，将其应用于分类和规划两个经典问题，以帮助人们更好地理解人工智能中的对比解释。

Nov, 2018

本研究证明了在使用预训练语言模型进行通识推理任务时，使用对比性的解释来完成解释提示可以提高性能并获得更准确的结果，同时提高人类可理解性。

Jun, 2021

通过黑盒 / 查询访问，我们提出了两种对比解释方法：一种是效率较高但需要多次模型调用的近视算法，另一种是主要算法贡献的预算算法。我们展示了这些方法在不同自然语言任务中的有效性，例如开放文本生成、自动红队战术和解释对话衰退。

Jun, 2024

建立可靠且值得信赖的自然语言处理应用程序，模型需要在不同人群之间既公平又可解释。本研究通过两个文本分类数据集进行实验证明，公平和可解释性并不总是相互影响的，因此需要同时考虑这两个目标，以获得更好的结果。

Oct, 2023

基于对比方式生成强调对预测结果解释的相似指标，该技术比流行的事后重要性技术更好地匹配了人类的跨语义差异解释，并成功地帮助人们检测到人工翻译和机器翻译错误的细微语义差异。

Dec, 2023

本文通过在模拟搜救情景中测试算法，在考虑到自主系统行为的未解释性与人类理解之间的区别的情况下评估解释生成算法，研究人类与机器人间建立互信的过程以及这些算法特性被人类评价的程度。

Feb, 2018