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.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.