Question Answering Spiegabile

Explainable Question Answering (XQA) combina modelli neurali di comprensione della lettura — tipicamente trasformatori della famiglia BERT — con metodi di interpretabilità come l'estrazione di razionale, la visualizzazione dell'attenzione, LIME o SHAP per rivelare perché il modello ha selezionato un particolare intervallo di risposta. L'obiettivo non è solo l'accuratezza, ma un ragionamento affidabile e verificabile che utenti ed esperti di dominio possano ispezionare e validare.