对话系统中的可解释性

1/1对话系统中的可解释性第一部分可解释性的定义与重要性 2第二部分基于规则的对话系统的可解释性 4第三部分基于深度学习的对话系统的可解释性 6第四部分可解释性指标的分类 9第五部分可解释性增强技术概述 12第六部分人机交互中的可解释性影响 15第七部分不同应用场景下的可解释性需求 18第八部分对话系统可解释性的未来趋势 20

第一部分可解释性的定义与重要性关键词关键要点【可解释性的概念】

1.可解释性是指对话系统能够提供有关其决策和推理过程的清晰、可理解的解释，使人类用户可以理解和信任系统。

2.可解释性对于建立用户对系统决策的信任至关重要，因为用户可以通过理解系统背后的原因来判断决策是否合理。

【可解释性的维度】

可解释性的定义与重要性

可解释性是指机器学习模型能够以人类可以理解的方式解释其决策过程。对于对话系统而言，可解释性至关重要，因为它能够：

1.增强用户信任：用户需要了解对话系统如何做出决策，以便对其输出感到放心。可解释性可以帮助用户理解系统的推理过程，从而建立信任。

2.提高用户满意度：当用户知道对话系统是如何工作的，他们就能更好地理解其局限性并进行适当的互动。这可以提高用户满意度并减少挫败感。

3.促进用户接受：可解释性有助于用户接受对话系统，因为他们能够理解系统的决策过程并认可其合理性。

4.便于调试和维护：可解释性可以帮助开发人员识别和解决对话系统中的问题。通过了解系统的推理过程，开发人员可以更轻松地跟踪错误并进行必要的调整。

5.遵守道德规范：对话系统越来越广泛地用于做出对人类生活产生重大影响的决策。可解释性对于确保这些决策符合道德规范并尊重用户的价值观至关重要。

可解释性的类型：

对话系统的可解释性可以分为以下类型：

*本地可解释性：解释特定预测的决策过程。例如，指出某个响应被选为最佳响应的原因。

*全局可解释性：解释整个模型的决策过程。例如，描述模型中不同特征的重要性。

可解释性方法：

实现对话系统可解释性的方法包括：

*规则推理：使用明确的规则来表示对话系统的决策过程。

*符号主义：使用符号来表示系统中使用的概念和关系。

*归纳学习：从训练数据中推导出可解释的模型，例如决策树。

*模拟推理：通过模拟人类推理过程来解释对话系统的决策。

可解释性评估：

可解释性的有效性可以通过以下方法评估：

*专家评估：由人类专家评估解释的清晰度和准确性。

*用户研究：评估用户是否能够理解和接受对话系统的解释。

*可信度分析：评估解释的可靠性和与实际决策过程的一致性。

结论：

可解释性对于对话系统至关重要，因为它增强了用户信任、提高了用户满意度、促进了用户接受、便于调试和维护，并遵守道德规范。通过利用各种方法实现可解释性，开发人员可以创建能够以人类可以理解的方式解释其决策的对话系统。第二部分基于规则的对话系统的可解释性关键词关键要点【基于规则的对话系统的可解释性】：

1.规则清晰：基于规则的系统明确定义规则，易于理解和分析，提供明确的可解释性。

2.透明度高：对话流程和推理过程完全透明，用户可以了解系统如何做出决策。

3.可定制性强：规则可以根据具体应用场景进行定制，以满足不同的可解释性需求。

【基于概率的对话系统的可解释性】：

基于规则的对话系统的可解释性

基于规则的对话系统（RBDS）依赖于一组手动定义的规则来生成响应。这种方法的可解释性源于其规则的显式性和易于理解性。

规则的可解释性

RBDS的规则通常采用条件语句或决策树的形式。这些规则定义了特定输入（例如用户查询）应该触发的特定输出（例如系统响应）。规则的结构清晰，易于理解，人类可以轻松跟踪规则的执行流程。

透明度和可查证性

RBDS的规则是可访问的，可以由对话系统设计人员、开发人员和最终用户检查。这种透明度允许利益相关者验证规则的准确性、一致性和逻辑正确性。此外，可查证性使利益相关者能够跟踪规则的执行，并理解系统如何做出决策。

可解释性技术

除了规则本身的可解释性之外，RBDS还使用各种技术来提高其可解释性：

*基于规则的解释器：这些解释器生成解释，说明系统响应背后的规则集。解释可以以自然语言、决策树或其他可视化形式提供。

*对话可视化：会话可视化工具以图形方式表示会话流，显示用户输入、系统响应和触发规则之间的关系。这有助于用户识别对话中的关键点并理解系统如何理解他们的意图。

*问答界面：RBDS可能会提供问答界面，供用户询问有关规则或对话系统的其他问题。这可以帮助用户获得对系统运作方式和决策过程的进一步理解。

优势

基于规则的对话系统的可解释性提供了以下优势：

*可信度：用户可以理解系统的决策过程，从而增强对系统的信任。

*故障排除：明确的规则使问题诊断和调试变得容易。

*可扩展性：很容易添加或修改规则以增强系统功能，而不会影响系统的整体可解释性。

*开发简便：基于规则的方法通常比其他可解释性方法更容易开发和维护。

局限性

然而，RBDS的可解释性也存在一些局限性：

*规则数量：随着规则数量的增加，系统的可解释性可能会下降，因为规则之间的相互作用和优先级规则变得越来越复杂。

*上下文依赖性：RBDS依赖于当前会话状态来确定适当的响应。这可能会导致不同上下文中相同输入的解释不同。

*可扩展性限制：虽然RBDS易于扩展，但添加或修改大量规则可能会影响系统的可维护性和整体可解释性。

结论

基于规则的对话系统提供了一种可解释性，它源于其规则的显式性和可理解性。这种可解释性可以通过基于规则的解释器、对话可视化和问答界面等技术得到增强。RBDS的可解释性提高了可信度、故障排除能力和可扩展性，但存在规则数量、上下文依赖性和可扩展性限制。第三部分基于深度学习的对话系统的可解释性关键词关键要点主题名称：基于注意力机制的可解释性

1.注意力机制的原理：注意力机制通过赋予输入信息权重，自动识别对话中最重要的部分，从而提高可解释性。

2.软性注意力的可视化：可以使用热图或交互式可视化工具，直观地展示注意力分布，帮助理解系统对输入的关注点。

3.神经符号注意力：神经符号注意力将注意力机制与符号处理相结合，提取可解释的概念和符号，提高对话系统的推理能力和可解释性。

主题名称：基于对抗性示例的可解释性

基于深度学习的对话系统的可解释性

随着深度学习技术的蓬勃发展，基于深度学习的对话系统已成为对话系统的主流范式。然而，这些系统的可解释性却面临着挑战，限制了它们的广泛应用。

可解释性挑战

基于深度学习的对话系统通常采用神经网络模型，其复杂性和非线性特性使其难以理解其内部机制和决策过程。这种缺乏可解释性会带来以下挑战：

*难以调试和维护：理解模型的内部状态和决策过程对于调试和维护至关重要。可解释性差会阻碍对系统错误的诊断和修复。

*用户信任缺乏：用户需要理解对话系统的决策过程才能信任它。缺乏可解释性会导致用户对系统做出意外或不合适反应时感到困惑和不信任。

*偏见和歧视：深度学习模型容易受到偏见和歧视的影响。可解释性有助于识别和缓解这些问题，确保公平性和包容性。

可解释性方法

为了解决这些挑战，研究人员提出了各种方法来提高基于深度学习的对话系统的可解释性。这些方法可以分为以下几类：

1.模型内在可解释性：

*注意力机制：识别模型关注输入序列中的哪些部分，提供对决策过程的见解。

*梯度saliency：计算输入特征的梯度，以了解其对模型输出的影响。

*嵌入可视化：将词嵌入或句子嵌入可视化为低维空间，以直观地理解模型的语义表示。

2.模型外在可解释性：

*决策树规则提取：将神经网络模型转换为可解释的决策树或规则集，简化决策过程。

*交互式解释：提供工具允许用户交互式地探索模型的行为，提出问题并获得解释。

*后hoc解释：分析模型的输出并生成对其决策的解释，即使模型本身不可解释。

3.人工可解释性：

*专家知识整合：将领域专家知识融入模型中，以提供可理解的推理。

*可解释性限制：对模型输出施加约束，以强制其按可解释的方式工作。

*混合模型：结合可解释的模型（如决策树）和深度学习模型，创建可解释但性能良好的混合系统。

评估可解释性

衡量可解释性方法的有效性至关重要。评估指标包括：

*可理解性：解释对人类解释者的清晰度和简洁性。

*准确性：解释与模型决策的契合程度。

*覆盖范围：解释涵盖模型行为的程度。

*保真度：解释不改变模型性能的程度。

应用

可解释性方法在基于深度学习的对话系统中具有广泛的应用，包括：

*调试和错误分析

*用户信任增强

*偏见检测和缓解

*可解释性对话生成

*对话系统设计和理解

结论

提高基于深度学习的对话系统的可解释性对于其广泛应用至关重要。通过利用各种可解释性方法，研究人员和从业者可以增强这些系统的可理解性、可信赖性和公平性。不断的研究和创新将进一步推动可解释性方法的发展和实际应用，为更可靠、更人性化的对话交互铺平道路。第四部分可解释性指标的分类关键词关键要点定量指标

1.预测准确性：测量模型预测与真实标签的接近程度，如准确率、召回率、F1分数。

2.误差分析：识别模型错误的类型和频率，通过混淆矩阵等工具。

3.鲁棒性：评估模型对输入扰动的敏感性，通过添加噪声或改变输入顺序来检验。

定性指标

1.人类评估：由人工评估员对系统输出的可理解性、相关性和一致性进行评分。

2.可视化技术：利用热图、注意力机制图等可视化工具直观展示模型决策过程。

3.案例研究：深入分析个别对话或案例，探讨模型的可解释性问题和改进方案。

专家系统技术

1.推理链：基于规则或知识图谱构建推理链，展示模型如何从前提得出结论。

2.符号推理：使用逻辑符号表示对话状态和规则，便于人工理解模型的推理过程。

3.知识获取：从领域专家处获取知识，构建可解释的规则或知识库。

自然语言处理技术

1.上下文嵌入：利用词向量或上下文编码器捕获语义信息，使模型理解语义关系。

2.依存语法分析：识别句子中词语之间的依赖关系，有助于理解句子结构和含义。

3.对抗性文本生成：通过生成对抗性的输入文本，测试模型对不同语言风格和含义的理解和解释能力。

因果推理

1.度量条件概率：估计特定条件下事件发生的概率，通过贝叶斯网络或结构方程模型。

2.反事实推理：模拟不同条件下的对话结果，探索模型决策的原因和影响。

3.因果图：建立因果关系图，展示不同因素对对话决策的影响路径。

主动学习和错误分析

1.主动学习：向模型查询最能帮助其理解和解释会话的输入。

2.错误分析：识别和分析模型错误，通过人工反馈或自动方法。

3.改进策略：根据错误分析结果，改进模型的训练和解释策略。可解释性指标的分类

一、基于后验概率的指标

*可解释梯度（IG）:度量模型预测中特征重要性的指标，计算为特征值变化引起模型预测概率分布变化的加权平均值。

*SHAP值（SHapleyAdditiveExplanations）：基于Shapley值的解释性指标，衡量每个特征对模型预测的影响，通过计算在所有可能的特征子集中该特征对预测的影响。

*局部可解释模型可不可知代理（LIME）：通过训练局部线性模型来解释模型预测，度量特征值扰动对模型预测的影响。

二、基于近似解释的指标

*局部解释忠实度（LEF）：度量局部解释模型与原始模型预测一致程度的指标，计算为局部解释预测与原始模型预测之间的平均绝对误差。

*局部解释覆盖范围（LEC）：度量局部解释模型覆盖原始模型预测范围的程度，计算为局部解释预测与原始模型预测之间的最大绝对误差。

*路径积分梯度（IPG）：沿输入特征值到模型输出之间的路径计算梯度，度量特征值对模型预测的影响。

三、基于信息论的指标

*互信息（MI）：度量特征值与模型预测之间的相互依赖性，计算为特征值分布和模型预测分布之间的互信息。

*条件熵（CE）：度量模型预测给定特征值后的不确定性，计算为特征值条件下的模型预测分布的熵。

*相对熵（KL散度）：度量模型预测分布与局部解释模型预测分布之间的差异，计算为模型预测分布和局部解释模型预测分布之间的相对熵。

四、基于人类评估的指标

*人类可解释性分数（HIS）：由人类评估者主观评分的指标，衡量模型解释的可理解性和可信度。

*理解准确率（CA）：度量人类评估者对模型解释理解的准确性，计算为人类评估者对解释正确理解的比例。

*可操作性（UP）：度量模型解释是否能帮助人类做出明智的决策，计算为人类评估者根据解释提供的建议或采取行动的比例。

五、其他指标

*解释长度：度量模型解释的复杂性，计算为解释中特征数量或单词数量。

*解释时间：度量生成模型解释所需的时间。

*解释fidelidade：度量模型解释是否准确反映了模型的行为。第五部分可解释性增强技术概述关键词关键要点对抗性示例生成

1.有效利用对抗性示例可以帮助识别模型决策中的弱点，从而提高可解释性。

2.生成对抗性示例的技术不断发展，包括梯度上升、优化方法和基于搜索的方法。

3.对抗性示例生成可以帮助识别模型对输入的敏感性和鲁棒性，为模型改进提供依据。

后hoc解释

1.后hoc解释技术在训练后应用于模型，旨在提供对模型决策的可解释性。

2.鲁棒的局部解释方法（例如LIME和SHAP）可以生成针对特定预测的локальные解释。

3.全局解释方法（例如GAP和TCAV）可以提供对模型整体决策过程的洞察。

知识注入

1.知识注入将领域知识编码为模型，以增强可解释性并改善决策制定。

2.规则注入、逻辑约束和因果关系推理是知识注入的常用方法。

3.知识注入可以提高模型的透明度，使模型能够根据可理解的推理做出决策。

可解释性度量

1.可解释性度量提供量化标准，以评估模型的可解释性水平。

2.常见的度量包括可解释性忠实度、可解释性覆盖率和决策质量。

3.可解释性度量有助于比较不同模型的可解释性，并指导模型改进。

用户研究

1.用户研究对于了解用户对模型解释的理解和需求至关重要。

2.定性和定量方法可用于收集用户反馈，包括问卷调查、访谈和可视化分析。

3.用户研究的结果可以指导可解释性方法的设计和改进，从而提高用户满意度和信任。

人机交互

1.人机交互对于实现对话系统中可解释性至关重要，因为它使用户能够与模型解释交互。

2.可视化、自然语言描述和交互式界面等技术可促进人机交互。

3.有效的人机交互可以增强用户对模型解释的理解，并提供机会澄清和改善决策。可解释性增强技术概述

提高对话系统可解释性的方法主要有以下几类：

1.规则提取

*基于模型的解释器(MIE)：从对话系统中提取规则，解释系统如何做出预测。

*决策树：将对话系统行为表示为清晰的决策树，展示决策的逻辑流程。

*语言学规则：识别对话中的语言模式和结构，解释系统如何理解和生成语言。

2.注意力机制

*注意力权重：显示系统在对话中对特定输入的关注程度，提供对系统决策的洞察。

*注意力图：可视化注意力权重，揭示系统对输入文本或特定单词的关注区域。

3.对抗性技术

*生成对抗网络(GAN)：生成与对话系统输出相似的对抗性样本，评估系统对输入扰动的鲁棒性。

*解释对抗性训练：使用对抗性样本训练对话系统，增强其可解释性并减少黑盒效应。

4.语言分析

*关键词提取：识别对话中重要的关键词，解释系统如何处理和响应特定主题。

*共指消解：识别对话中的指代关系，帮助用户理解系统的理解力。

*情绪分析：分析对话中的情感基调，解释系统对用户情绪的反应。

5.可视化技术

*对话树：以图形方式显示对话流程，展示系统询问和响应的顺序。

*时序图：可视化对话中关键事件的时间顺序，揭示系统响应延迟或异常行为。

*交互面板：允许用户与对话系统交互，探索系统不同的响应和解释其决策。

6.用户反馈

*可解释性调查：向用户询问有关对话系统可解释性的问题，收集定性反馈。

*用户研究：观察用户与对话系统的交互，识别可解释性的痛点并提出改进建议。

*协作注解：让用户对对话系统输出进行注解，提供有关系统决策的解释和反馈。

7.混合方法

*集成解释框架：结合多种可解释性技术，提供多方面的解释，增强对话系统的透明度。

*可解释性管道：将可解释性增强技术组合成管道，以系统的方式解释对话系统行为。

*人机交互可解释性：通过交互界面促进人与对话系统之间的解释沟通，提高用户对系统决策的信任。第六部分人机交互中的可解释性影响关键词关键要点【可解释性在信任中的影响】

1.可解释性增强了用户对对话系统的信任，因为他们可以理解系统决策背后的原因。

2.信任促进了用户采用和依赖对话系统，从而提高了系统效益。

3.缺乏可解释性可能会损害信任，导致用户对系统的能力和可靠性产生怀疑。

【可解释性在偏好中的影响】

人机交互中的可解释性影响

可解释性是对话系统人机交互中的一个至关重要的因素，它可以大幅影响用户体验、信任度和接受度。以下论述阐述了可解释性在人机交互中的主要影响：

1.用户体验

*提高可控性和透明性：可解释的系统使用户能够了解系统的决策过程，了解决策背后的原因。这增强了用户的控制感和透明性，从而提高他们的整体体验。

*增强反馈循环：可解释性允许用户提供反馈，了解系统如何理解他们的输入并做出决策。这种反馈循环对于改善系统的准确性和可信度至关重要。

*提升用户满意度：当用户了解系统如何工作时，他们更有可能对与系统交互感到满意。这反过来又促进了积极的对话体验，提高了用户的忠诚度。

2.信任度

*建立信任：可解释性有助于建立人与系统之间的信任。当用户能够理解系统的决策过程，他们更有可能对其决策产生信心。

*减少不信任：可解释性可以缓解用户的不信任，特别是当系统做出意外或不可理解的决策时。通过了解决策背后的原因，用户可以更好地理解并接受这些决策。

*增强可靠性：可解释的系统被视为更加可靠和可预测，因为用户能够评估自己输入的潜在影响。

3.接受度

*促进接受：可解释性可以促进对话系统的接受度。当用户明白系统如何工作时，他们更有可能接受它并愿意与其交互。

*缓解抵触情绪：可解释性可以缓解用户对未知或不透明系统的抵触情绪。通过了解系统的决策过程，用户可以减少不确定性并更愿意接受系统。

*提高采用率：可解释的对话系统更有可能被广泛采用，因为用户对与之交互感到更加自在。

4.效用

*提高效率：可解释的系统可以提高人机交互的效率。通过了解系统如何理解输入，用户可以调整自己的交流方式以获得所需的响应。

*减少认知负荷：可解释性可以降低用户的认知负荷，因为他们不需要猜测系统的决策过程。这可以让他们更专注于任务相关的目标。

*促进学习：可解释性使用户能够了解系统背后的技术原理。这有助于他们学习如何有效地与系统交互并发挥其全部潜力。

5.道德影响

*透明度和问责制：可解释性促进透明度和问责制，因为它允许用户审查系统的决策。这对于避免偏见或歧视性决策非常重要。

*尊重用户自主权：可解释的系统尊重用户的自主权，允许他们根据对系统决策的理解做出明智的决定。

*伦理考虑：可解释性对于伦理对话系统至关重要，因为它使开发者能够对系统的决策过程进行评估和改进，以避免有害或不道德的交互。

综上所述，可解释性在对话系统的人机交互中具有多方面的影响。它提高了用户体验、建立了信任、促进了接受、提高了效用并引发了道德考虑。通过设计可解释的系统，开发者可以创建更令人满意、值得信赖和有效的人机交互。第七部分不同应用场景下的可解释性需求关键词关键要点【医疗健康】：

1.准确性与可靠性：可解释性确保模型预测的准确性和一致性，帮助医疗专业人员判断其可信度。

2.连贯性与因果关系：模型必须能够解释其预测背后的连贯性，并揭示疾病和治疗之间的因果关系。

3.信任与接受度：可解释性建立医疗专业人员和患者对对话系统的信任，提升对其接受度和采用率。

【金融服务】：

对话系统中的可解释性

不同应用场景下的可解释性需求

可解释性在对话系统中至关重要，因为它允许用户了解系统如何做出决策并对结果进行评估。不同应用场景对可解释性的需求各不相同，需要根据具体情况进行定制。以下介绍了几个关键应用场景的特定可解释性需求：

医疗诊断

*模型可解释性：用户需要了解诊断的基础，包括使用的特征、权重和推理过程。

*决策透明度：临床医生需要能够识别系统做出的决定的风险和不确定性。

*患者教育：患者需要理解系统如何做出诊断，以便对治疗选择做出明智的决定。

金融决策

*模型稳健性：用户需要确保模型不会受到噪声或异常值的影响。

*决策可追溯性：监管机构和审计人员需要能够追溯决策过程。

*透明度和合规性：系统需要遵守金融法规，例如美国联邦储备委员会(FRB)的《公平信贷报告法》(FCRA)。

法律咨询

*法律推理：用户需要了解系统如何适用法律原则和判例法。

*证据展示：律师需要能够向法庭展示证据，支持系统做出的建议。

*避免偏见：系统需要不受社会或文化偏见的影响。

客户服务

*自然语言理解：用户需要能够理解系统对查询的理解。

*响应生成：用户需要了解系统生成响应背后的逻辑。

*情感分析：系统需要能够检测和理解用户的语气和情感。

教育

*教学过程：学生需要了解系统如何评估他们的答案和提供反馈。

*知识获取：系统需要能够解释概念并帮助学生理解复杂主题。

*个性化学习：系统需要根据学生的学习风格和进度提供量身定制的可解释性。

其他应用场景

*风险管理：用户需要了解系统如何评估和管理风险。

*反腐败：系统需要能够检测和解释异常行为或可疑交易。

*国家安全：系统需要能够解释其对安全威胁的评估和建议的行动。

可解释性需求矩阵

为了总结不同应用场景的可解释性需求，可以创建一个可解释性需求矩阵：

|应用场景|模型可解释性|决策透明度|患者/客户教育|其他|

||||||

|医疗诊断|高|高|高|法律合规、道德考虑|

|金融决策|高|高|中|监管合规、可审计性|

|法律咨询|高|中|中|证据支持、公平性|

|客户服务|中|中|高|自然语言理解|

|教育|中|中|高|个性化学习、知识获取|

|风险管理|高|高|中|避免风险、法规遵从|

|反腐败|高|高|低|异常检测、可疑交易|

|国家安全|高|高|低|威胁评估、行动建议|

总的来说，可解释性在对话系统中至关重要，对于确保用户对系统的信任、问责制和公平性至关重要。根据不同的应用场景定制可解释性需求对于开发有效的、以用户为中心的对话系统至关重要。第八部分对话系统可解释性的未来趋势关键词关键要点可解释性驱动的对话建模,,

1.基于推理的模型：将可解释的推理规则集成到对话模型中，使它们能够解释其推理过程并生成可理解的响应。

2.可解释的神经网络：开发新的神经网络架构，注重解释性，例如可视化中间表示、支持反事实推理或提供决策边界解释。

3.合成数据的可解释性：探索合成技术的潜力，用于生成可解释且多样化的对话数据，从而增强模型的可解释性。

用户驱动的可解释性,,

1.交互式解释界面：提供交互式工具和界面，允许用户查询模型的决策，获取解释并探索替代响应。

2.自适应解释：开发算法，根据用户的背景知识、偏好和对话历史，定制化解释的提供方式。

3.用户反馈融入：将用户反馈纳入可解释性机制，通过收集和分析用户对解释的反馈，不断完善对话系统的可解释性能力。

可解释性与道德对话系统,,

1.偏见检测和缓解：开发技术来检测和缓解对话系统中的偏见，确保模型以公平公正的方式运行。

2.隐私保护：研究可解释性的方法，同时保护用户隐私，例如差分隐私或联邦学习中的可解释性。

3.可信度增强：利用可解释性来提高对话系统用户的信任度，让他们明白模型是如何运作的，做出决策的依据是什么。

可解释性在行业应用中的前景,,

1.医疗保健：可解释性有助于医疗对话系统提供明确的诊断和治疗建议，加深患者对治疗方案的理解。

2.金融：可解释性的对话系统可以增强金融咨询和决策的透明度，提高客户的财务素养。

3.教育：对话系统可解释性可以通过提供决策依据，以及探索替代选项，来改善教育经验。

可解释性的度量和评估,,

1.量化评估：开发定量指标来评估可解释性的不同方面，例如解释的清晰度、可信度和对用户决策的影响。

2.定性评估：进行用户研究和专家评估，收集有关可解释性机制有效性的定性反馈。

3.可解释性基准：建立基准数据集和评估协议，以比较和评估对话系统中可解释性的进展。

可解释性研究方法