人类理性解释能否改进机器解释？
计算与语言
2019-06-03 v1
摘要
关于“带理性解释学习”的研究表明，人类向机器学习系统提供解释可提升系统的预测准确率。然而，该工作尚未与“可解释 AI”相联系，后者关注机器向人类解释其推理。本工作中，我们表明带理性解释学习也能提升机器解释的质量（由人类评判者评估）。具体而言，我们给出实验表明，对于基于 CNN 的文本分类，使用“监督注意力”生成的解释被评判为优于使用普通无监督注意力生成的解释。
引用
@article{arxiv.1905.13714,
title = {Do Human Rationales Improve Machine Explanations?},
author = {Julia Strout and Ye Zhang and Raymond J. Mooney},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.13714},
year = {2019}
}