Explainable Sentence Embeddings
Explainable sentence embeddings combineren dense sentence representation learning met post-hoc of intrinsieke interpreteerbaarheidstools — zoals probing classifiers, LIME, SHAP, of attention attribution — om te onthullen welke linguïstische en semantische informatie is gecodeerd in een sentence vector en waarom een downstream model een bepaalde voorspelling doet. Het doel is om de representatiekracht van moderne encoders te behouden, terwijl hun gedrag controleerbaar wordt gemaakt.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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. link ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Sentence Embeddings (Interpretable Dense Sentence Representations). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/explainable-sentence-embeddings
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.
- BERT-gebaseerde ClassificatieDeep learning↔ compare
- Uitlegbare BERT-gebaseerde ClassificatieDeep learning↔ compare
- Uitlegbare Recurrente Neurale NetwerkenDeep learning↔ compare
- Uitlegbare TransformerDeep learning↔ compare
- Zelf-gesuperviseerde zinsinbeddingenDeep learning↔ compare
- Sentence EmbeddingsDeep learning↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →