explanation generation | BriefGPT

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CLEVR-X：自然语言解释的视觉推理数据集
本文介绍了一个基于机器学习的可视化问答生成自然语言解释过程的方法，使用 CLEVR-X 数据集进行自然语言解释的基线结果分析，以及研究了不同问题和不同数量的真实解释对自然语言生成质量的影响。
PDF2 years ago
基于诊断的解释生成
本文介绍了如何直接优化指标来训练生成逐句解释的模型，其诊断属性包括忠实度、数据一致性和置信度指示，并在三种复杂推理任务上显著提高了解释质量、与人类理性的一致性和下游任务表现。
PDF3 years ago
FiD-Ex: 改进序列到序列模型以进行摘要理由生成
本文介绍一种名为 FiD-Ex 的模型，它采用序列到序列的结构，通过引入句子标记、融合解码器结构和中间微调等方法来解决 Seq2Seq 模型中的问题，显著提高了模型的解释效果和准确性。
PDF4 years ago
利用解释作为潜在变量实现可解释的自然语言理解
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
PDF4 years ago
计划解释作为模型调和的实证研究
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。
PDF6 years ago
基于神经机器翻译的理性化自然语言解释生成方法
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
PDF7 years ago