【预训练语言模型】在自然语言处理领域，预训练语言模型是近年来的热门研究方向，它们通过在大规模无标注文本上进行预训练，学习到通用的语言表示，然后在特定任务上进行微调，以提高任务性能。这些模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、Ditto和JointBERT，已经在实体识别、问答系统、情感分析等多个任务上展现出强大的能力。
【实体匹配】实体匹配，又称为记录链接或实体消歧，是确定不同数据源中提及的实体是否表示相同现实世界对象的过程。在大数据集成、社交网络分析和语义数据管理等领域，实体匹配是基础且至关重要的任务。传统的实体匹配方法主要依赖于基于规则或机器学习的技术，而近年来，预训练语言模型被引入到该领域，提高了匹配的准确性和效率。
【可解释性问题】尽管预训练语言模型在实体匹配上表现出色，但其预测结果往往缺乏可解释性，这意味着我们难以理解模型为何做出特定决策。这给实际应用带来挑战，特别是在需要理解和验证模型决策的场合，如大数据集成，这种不透明性可能导致不可靠的结果。
【解决方法】针对上述问题，文章提出了三种面向预训练语言模型的实体匹配解释方法：
1. **属性序反事实生成**：针对序列化操作中关系数据属性顺序敏感性的问题，通过错分样本的数据集元特征和属性相似度，生成反事实实例，揭示属性顺序变化如何影响模型决策。
2. **属性关联理解**：利用预训练模型的注意力机制，量化并可视化模型在处理数据时各属性之间的关联性，这作为传统重要性衡量方法的补充，帮助理解模型关注的关键属性。
3. **k近邻搜索增强**：基于序列化后的句子向量，通过k近邻搜索找到与错分样本相似且可解释性好的样本，以此增强低置信度预测结果的解释性。
【实验结果】实验表明，这些增强方法能提升模型的性能，并在属性序搜索空间中达到保真度上限的68.8%，为预训练语言模型实体匹配的决策解释提供了新的视角。
预训练语言模型在实体匹配领域的应用带来了性能的显著提升，但同时也暴露了可解释性的不足。本文提出的解释方法旨在增强模型的透明度，从而提高其在关键应用中的信任度和可靠性。通过属性序反事实、属性关联性理解和k近邻搜索等手段，我们可以更深入地理解模型的决策过程，这对于优化模型、减少误判以及提升用户对模型的信任具有重要意义。
