Ex-Twit：面向健康数据的可解释推特挖掘
计算与语言
2020-12-21 v2 人工智能
机器学习
摘要
由于大多数机器学习模型不提供预测的解释，其预测对人类而言是模糊的。解释模型预测的能力已成为许多应用（包括推特挖掘）中的必要需求。在本工作中，我们提出一种称为可解释推特挖掘（Ex-Twit）的方法，结合主题建模（Topic Modeling）与局部可解释模型无关解释（LIME）来预测主题并解释模型预测。我们在推特健康相关数据集上展示了 Ex-Twit 的有效性。
引用
@article{arxiv.1906.02132,
title = {Ex-Twit: Explainable Twitter Mining on Health Data},
author = {Tunazzina Islam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.02132},
year = {2020}
}
备注
In SocialNLP 2019 @ IJCAI-2019