Explainable Sentence Embeddings
Explainable sentence embeddings combine dense sentence representation learning with post-hoc or intrinsic interpretability tools — such as probing classifiers, LIME, SHAP, or attention attribution — to reveal what linguistic and semantic information is encoded in a sentence vector and why a downstream model makes a given prediction. The goal is to retain the representational power of modern encoders while making their behavior auditable.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- Conneau, A., Kruszewski, G., Lample, G., Barrault, L., & Baroni, M. (2018). What you can cram into a single $\vec{v}$ector: Probing sentence embeddings for linguistic properties. In Proceedings of ACL 2018, pp. 2126–2136. · URL
- Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). "Why Should I Trust You?": Explaining the predictions of any classifier. In Proceedings of KDD 2016, pp. 1135–1144. · DOI 10.1145/2939672.2939778
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.