تحلیل احساساتِ تبیینپذیر
تحلیل احساساتِ تبیینپذیر، یک مدل طبقهبندی احساسات — معمولاً یک ترنسفورمرِ تنظیمشدهی دقیق مانند BERT یا RoBERTa — را با یک روشِ تبیینِ پسینی (post-hoc) یا ذاتی (intrinsic) (مانند SHAP، LIME، تجسمِ توجه (attention visualization)، یا گرادیانهای یکپارچه (integrated gradients)) جفت میکند که آشکار میسازد کدام کلمات، عبارات، یا ویژگیها باعثِ هر پیشبینی شدهاند. هدف، هم دقتِ پیشبینیِ بالا و هم دلایلِ شفاف و قابلِ حسابرسی برای هر برچسب است.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- Danilevsky, M., Qian, K., Aharonov, R., Katsis, Y., Kawas, B., & Sen, P. (2020). A Survey of the State of Explainable AI for Natural Language Processing. Proceedings of the 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the ACL and the 10th IJCNLP, 447–459. link ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30, 4765–4774. link ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Sentiment Analysis (XAI-augmented Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/deep-learning/explainable-sentiment-analysis
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.
- طبقهبندی مبتنی بر بِرْتیادگیری عمیق↔ compare
- طبقهبندی مبتنی بر برتِ قابل توضیحیادگیری عمیق↔ compare
- طبقهبندی مبتنی بر RoBERTaیادگیری عمیق↔ compare
- تعبیههای جملهیادگیری عمیق↔ compare
- مدلسازی موضوعییادگیری عمیق↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →