MASE: モデルに依存しない顕著性推定による解釈可能なNLPモデル

この記事では、解釈可能なNLPモデルを作成するためのMASEという方法を紹介しています。モデルに依存しない顕著性推定に焦点を当てており、さまざまなNLPアーキテクチャへの幅広い適用可能性を示唆しています。タイトルは、解釈可能性という核心的な貢献を明確に示しています。

• •NLPにおけるモデルの解釈可能性に焦点を当てている。
• •モデルに依存しない顕著性推定を利用している。
• •さまざまなNLPモデルへの幅広い適用可能性を示唆している。