방법 증거 기록
Explainable Sentence Embeddings
Explainable sentence embeddings combine dense sentence representation learning with post-hoc or intrinsic interpretability tools — such as probing classifiers, LIME, SHAP, or attention attribution — to reveal what linguistic and semantic information is encoded in a sentence vector and why a downstream model makes a given prediction. The goal is to retain the representational power of modern encoders while making their behavior auditable.
원본 기록
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Explainable Sentence Embeddings (Interpretable Dense Sentence Representations)
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
- 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. · URL
- 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
큐레이션된 주장
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관련 방법
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