本文研究表明：在输出答案之前，引导大型语言模型生成解释是提高推理任务性能的有效策略；本研究还发现神经排名器也受益于解释。我们使用像 GPT-3.5 这样的大型语言模型对检索数据集进行增强，并训练一个序列到序列的排名模型，输出给定查询 - 文档对的相关性标签和解释。我们的模型，ExaRanker，在少量带有合成解释的示例上微调，性能与在 3 倍更多没有解释的示例上微调的模型相当。此外，ExaRanker 模型在排名过程中不产生额外的计算成本，可以按需请求解释。

Jan, 2023

利用大型语言模型的自由文本解释来提高小型模型的推理能力，将有助于实现可解释的 AI，并可以在理解所做的预测的过程中生成高质量的解释。

Oct, 2022

本文提出了一种新的框架 LIREx，该框架包含一个基于原因的解释生成器和一个实例选择器，用于选择只与 NLI 模型相关的合理 NLEs。该框架在 SNLI 数据集上达到了 91.87％的准确度，并在多领域数据集上实现了显著提高的性能。

Dec, 2020

本论文介绍了一种搜索系统 EXS，利用解释模型 LIME，针对神经排序器等复杂模型进行解释，以提供搜索查询意图、文档排名和相关性的解释和改进建议。

Sep, 2018

为了提高用户满意度和建立信任，推荐系统内提供解释尤为重要，特别是对为用户定制的推荐物品进行解释。在这个研究领域中，主要方法是生成基于文本的解释，主要侧重于应用大型语言模型（LLMs）。然而，由于时间限制和计算资源限制，对于可解释性推荐来说，细化 LLMs 的工作并不可行。作为替代方案，当前的方法是训练提示而不是 LLMs。在这项研究中，我们开发了一个模型，利用用户和项目输入的 ID 向量作为 GPT-2 的提示。我们在多任务学习框架内使用联合训练机制来优化推荐任务和解释任务。这种策略能更有效地探索用户的兴趣，提高推荐的效果和用户满意度。通过实验，在 Yelp、TripAdvisor 和 Amazon 数据集上，我们的方法在解释能力评估指标上分别达到 1.59 DIV、0.57 USR 和 0.41 FCR，相比于四种现有技术，表现出卓越性能。此外，我们发现所提出的模型能够确保在这三个公共数据集上文本质量的稳定。

Jan, 2024

本文提出了一种可解释自然语言理解的框架，使用一小部分人类注释的解释进行训练，并采用变分 EM 方法进行优化，同时提出了基于解释的自训练方法，在两个自然语言理解任务上进行实验，证明了该框架不仅可以在监督和半监督设置下进行有效的预测，还可以生成良好的自然语言解释。

Oct, 2020

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

本文提供了三个基准数据集 (EXtra) 进行评估，使用排名导向的度量来衡量可解释性。 为了解决数据集构建中遇到的难题，提供了从用户评论中识别相似句子的解决方法和基于局部敏感哈希的子线性时间近似检测方法，可供社区的研究者共同研究。

Feb, 2021

通过使用大型语言模型 (LLMs) 生成大量合成的查询，可以在不使用大量标记的数据的情况下，有效地优化实现信息检索任务，同时消除因为领域的转变而导致真实世界应用效力降低的问题。

Mar, 2023

通过使用大型语言模型 (LLMs)，我们提出了简单而有效的两阶段解释性推荐框架 LLMXRec，旨在进一步提高解释质量。与大多数现有的基于 LLM 的推荐系统不同，LLMXRec 侧重于先前推荐模型与基于 LLM 的解释生成器之间的紧密协作。通过采用一些关键的微调技术，包括参数高效的指导微调和个性化提示技术，我们能够生成可控且流畅的解释，以实现解释推荐的目标。我们提供了三个不同的角度来评估解释的有效性，并在几个基准推荐模型和公开可用的数据集上进行了大量实验。实验证据不仅在有效性和效率方面取得了积极的结果，还揭示了一些以前未知的结果。为了方便在这个领域的进一步探索，我们开源了完整的代码和详细的原始结果。

Dec, 2023