Explainable Question Answering
Explainable Question Answering (XQA) combines neural reading-comprehension models — typically BERT-family transformers — with interpretability methods such as rationale extraction, attention visualization, LIME, or SHAP to reveal why the model selected a particular answer span. The goal is not just accuracy but trustworthy, auditable reasoning that users and domain experts can inspect and verify.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- DeYoung, J., Jain, S., Rajani, N. F., Lehman, E., Xiong, C., Socher, R., & Wallace, B. C. (2020). ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models. In Proceedings of ACL 2020, pp. 4443–4458. · DOI 10.18653/v1/2020.acl-main.408
- Rajpurkar, P., Zhang, J., Lopyrev, K., & Liang, P. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. In Proceedings of EMNLP 2016, pp. 2383–2392. · DOI 10.18653/v1/D16-1264
Derlenmiş iddialar
Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.
Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.
İlgili yöntemler
Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.