3、探索顺序预测可解释性与AI聊天机器人在教育中的应用

探索顺序预测可解释性与AI聊天机器人在教育中的应用

顺序预测可解释性研究

在顺序预测模型领域，研究人员致力于提升模型的可解释性和性能。通过在顺序预测模型中引入基本原理模块，提出了一种为顺序预测提供基本原理的新方法。

该模型使用注意力机制，使模型能够聚焦输入序列中的相关信息，进一步提高性能。对生成的基本原理进行定性分析表明，模型能为其预测提供连贯且有意义的解释。注意力机制在生成这些基本原理中发挥了重要作用，让模型专注于输入序列中最相关的部分。

然而，这种方法也存在局限性。一方面，模型的复杂性可能需要大量的计算资源进行训练和测试；另一方面，依赖人工注释来评估生成的基本原理的可解释性，可能会在评估过程中引入主观性。

近年来，自然语言处理领域取得了进展，出现了各种为顺序预测生成基本原理的模型，以下是一些相关工作：
| 年份 | 研究者 | 模型/方法 | 特点 | 适用任务 |
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| 2022 | Su 等 | 分层多标签推理网络（HMRN） | 使用分层注意力机制为每个预测标签生成一组有区分性和代表性的基本原理 | 多标签分类任务 |
| 2023 | Zhang 等 | 带基本原理提取的生成式注意力模型（GAM - RE） | 结合生成模型和注意力机制生成预测和基本原理 | 文本分类和情感分析任务 |
| - | Lei 等 | 序列分类的基本原理方法 | 每个示例有一个单一的基本原理，基于可解释模型解释深度学习模型的决策 | 序列分类 |
| - | Chen 等 | 基于强化学习技术的特征选择方法 | 不尝试优化组合目标，依赖强化