14、自然语言处理与人工智能模型评估及深度学习模型解析

自然语言处理与人工智能模型评估及深度学习模型解析

1. 自然语言处理中的文本分类

文本分类是自然语言处理领域中最重要的用例之一，它有广泛的应用场景：
- 消费者投诉分类 ：对消费者的投诉内容进行分类，以便更好地处理和解决问题。
- 原始文本实体分类 ：将原始文本划分到不同的实体类别中。
- 情感分类 ：把文本的情感分为积极和消极两类。
文本分类包括二元分类和多类分类。此外，还有主题建模和摘要等用例，这些任务属于无监督机器学习模型。而在有监督机器学习模型中，当生成预测类结果时，解释性往往会丢失，用户会关心哪些标记或特征被考虑以及为什么预测类是这样的。但对于基于无监督学习的自然语言处理任务，有更简单的方法来理解关系，且无监督学习中没有需要向最终用户解释的预测。

2. AI模型公平性与What - If工具

2.1 What - If工具概述

What - If Tool（WIT）是谷歌在2019年发布的一个开源工具，用于探究机器学习模型。它旨在理解驱动因素与结果变量之间以及数据点变化与结果变量之间的因果关系，这里的驱动因素指的是结果变量的独立预测因子。由于其易用性、有吸引力的可视化和可解释性，WIT工具得到了广泛的接受和应用。用户只需最少的编码，就可以直观地探究任何机器学习模型的学习行为。对训练好的机器学习模型进行各种输入的模拟，对于开发可解释的人工智能和负责任的人工智能是必要的。WIT工具以三种格式提供：Anaconda Navigator窗口中的常规Jupyter Notebook、Google Colab Note