व्याख्या योग्य BERT-आधारित वर्गीकरण
व्याख्या योग्य BERT-आधारित वर्गीकरण पाठ वर्गीकरण के लिए फाइन-ट्यून किए गए BERT ट्रांसफार्मर की पूर्वानुमान शक्ति को पोस्ट-हॉक या आंतरिक व्याख्यात्मकता तकनीकों — जैसे SHAP, LIME, ध्यान विश्लेषण, या एकीकृत ग्रेडिएंट्स — के साथ जोड़ता है ताकि यह पता चल सके कि किन शब्दों या टोकन ने प्रत्येक पूर्वानुमान को प्रेरित किया। इसका परिणाम एक ऐसा क्लासिफायर है जो उच्च-दांव वाले या ऑडिट करने योग्य NLP अनुप्रयोगों के लिए सटीक और पर्याप्त रूप से व्याख्या योग्य दोनों है।
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स्रोत
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, pp. 4171–4186. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable BERT-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-bert-based-classification
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