可解释人工智能中的自然语言生成挑战
计算与语言
2019-11-21 v1
摘要
高质量的人工智能(XAI)推理解释必须出于解释目的而撰写(并评估)、面向其读者、具备良好的叙述与因果结构，并突出不确定性及数据质量如何影响AI输出。我从自然语言生成(NLG)的视角讨论这些挑战，并指出四项具体的面向XAI的NLG研究挑战。
引用
@article{arxiv.1911.08794,
title = {Natural Language Generation Challenges for Explainable AI},
author = {Ehud Reiter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.08794},
year = {2019}
}
备注
Presented at the NL4XAI workshop (https://sites.google.com/view/nl4xai2019/)