व्याख्या योग्य भावना विश्लेषण (Explainable Sentiment Analysis)
व्याख्या योग्य भावना विश्लेषण एक भावना वर्गीकरण मॉडल — सामान्यतः BERT या RoBERTa जैसे फाइन-ट्यून किए गए ट्रांसफार्मर — को एक पोस्ट-हॉक या आंतरिक व्याख्या विधि (SHAP, LIME, अटेंशन विज़ुअलाइज़ेशन, या इंटीग्रेटेड ग्रेडिएंट्स) के साथ जोड़ता है जो यह प्रकट करता है कि किन शब्दों, वाक्यांशों या विशेषताओं ने प्रत्येक भविष्यवाणी को प्रेरित किया। लक्ष्य उच्च भविष्य कहनेवाला सटीकता और प्रत्येक लेबल के लिए पारदर्शी, ऑडिट योग्य तर्क दोनों हैं।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Sentiment Analysis (XAI-augmented Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-sentiment-analysis
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