Feb, 2025

基于可解释性的规则系统质量评估

TL;DR本研究针对知识推理系统中规则质量评估的不足,通过引入可解释性框架,提供了数据驱动的规则精炼新方法。研究发现,通过产生规则推断的解释并利用人类的解读,可以有效优化规则,确保决策过程中的公平性、透明性和可解释性,其在金融领域的应用验证了其实用性。