低リソース言語におけるLLMの説明可能性：ペルシア語のケーススタディ

この研究は、学習データが限られた言語における大規模言語モデル（LLM）の説明可能性を確保するという重要な課題を調査しています。ペルシア語の感情検出に焦点を当てることで、低リソース環境でのモデルの動作を理解するための貴重なケーススタディを提供しています。

• •低リソース言語におけるLLMの説明可能性に対応。
• •ペルシア語の感情検出を具体的なアプリケーションとケーススタディとして使用。
• •リソースが限られたシナリオでのモデルの動作の理解に貢献。