33、可解释方式下的客户关系管理与文本解释验证

可解释方式下的客户关系管理与文本解释验证

在当今的科技领域，可解释性在机器学习和文本处理中变得越来越重要。无论是构建可解释的机器学习模型，还是验证文本解释的正确性，都有着深远的意义。本文将深入探讨相关内容，包括反事实分析、谷歌可解释AI工具，以及利用混合话语树验证文本解释的正确性。

反事实分析与相似性度量

在分类示例中，我们常常会进行反事实分析。例如，我们可能会寻找一个反事实情况，使稀有类别的预测概率从当前的1%提高到20%。这就需要确定特征的最小变化量，以实现预测概率的改变。同时，反事实情况在特征值方面应尽可能与原始实例相似，这就要求我们有一个衡量两个实例之间相似性的方法。通过选择合适的相似性度量，如句法泛化，我们可以使反事实情况既接近原始实例，又尽可能少地改变特征。

谷歌可解释AI工具

谷歌的可解释AI工具为开发者提供了强大的支持。它有助于开发者构建可解释且具有包容性的机器学习模型，并自信地进行部署。该工具通过AutoML Tables和AI平台等组件，帮助开发者理解特征归因，还能使用What - If工具直观地研究模型行为。此外，它通过对使用AI平台管理的模型进行持续评估，进一步简化了模型治理。

谷歌AI工程师面临的一个挑战是，他们虽然能够构建非常准确的机器学习模型，但却难以理解这些模型为何会做出特定的决策。例如，在为安卓智能手机、搜索排名系统或问答系统构建的大型系统中，他们需要努力理解模型的运行机制。

谷歌云首席执行官托马斯·库里安在介绍谷歌What - If工具时表示，在使用AI进行信用评分时，用户希望能够理解模型拒绝或接受某个申请的原因。可解释AI使企业业务流程中使用AI的客户能够理解AI基础设施产生特定