Erklärbares Question Answering
Explainable Question Answering (XQA) kombiniert neuronale Modelle zum Textverständnis – typischerweise Transformer der BERT-Familie – mit Interpretierbarkeitsmethoden wie Rationale Extraction, Aufmerksamkeitsvisualisierung, LIME oder SHAP, um zu offenbaren, warum das Modell einen bestimmten Antwortbereich ausgewählt hat. Das Ziel ist nicht nur Genauigkeit, sondern vertrauenswürdige, überprüfbare Schlussfolgerungen, die Benutzer und Fachexperten prüfen und verifizieren können.
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Quellen
- DeYoung, J., Jain, S., Rajani, N. F., Lehman, E., Xiong, C., Socher, R., & Wallace, B. C. (2020). ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models. In Proceedings of ACL 2020, pp. 4443–4458. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.408 ↗
- Rajpurkar, P., Zhang, J., Lopyrev, K., & Liang, P. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. In Proceedings of EMNLP 2016, pp. 2383–2392. DOI: 10.18653/v1/D16-1264 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Question Answering (XQA). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/explainable-question-answering
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