Embeddings Explicáveis de Sentenças
Embeddings explicáveis de sentenças combinam aprendizado de representação densa de sentenças com ferramentas de interpretabilidade post-hoc ou intrínsecas — como classificadores de sondagem (probing classifiers), LIME, SHAP ou atribuição de atenção — para revelar qual informação linguística e semântica está codificada em um vetor de sentença e por que um modelo downstream faz uma determinada predição. O objetivo é reter o poder representacional de codificadores modernos, tornando seu comportamento auditável.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Sentence Embeddings (Interpretable Dense Sentence Representations). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/explainable-sentence-embeddings
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