Machine learningDeep learning / NLP / CV

تعبیه‌های جمله قابل توضیح

تعبیه‌های جمله قابل توضیح، یادگیری بازنمایی فشرده جمله را با ابزارهای تفسیرپذیری پس از وقوع یا ذاتی ترکیب می‌کنند — مانند طبقه‌بندهای کاوشگر، LIME، SHAP، یا انتساب توجه — تا آشکار سازند چه اطلاعات زبانی و معنایی در بردار جمله کدگذاری شده است و چرا یک مدل پایین‌دستی پیش‌بینی معینی را انجام می‌دهد. هدف، حفظ قدرت بازنمایی رمزگذارهای مدرن در حالی که رفتار آن‌ها قابل حسابرسی می‌شود.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. 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. link
  2. 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

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Sentence Embeddings (Interpretable Dense Sentence Representations). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/deep-learning/explainable-sentence-embeddings

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateExplainable Sentence Embeddings (Explainable Sentence Embeddings (Interpretable Dense Sentence Representations)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/deep-learning/explainable-sentence-embeddings · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026