anuvada：使用PyTorch的NLP可解释模型

Anuvada：使用PyTorch的NLP可解释模型 因此，您想知道为什么分类器做出了特定决定，或者为什么新的深度学习分类模型没有按照您希望的方式执行？ 或者，您的数据集中可能偏向某个特定类，并且您想了解是否存在任何此类极端情况。 深度学习的常见批评之一是黑匣子的本质（生活本身就是一个大黑匣子，根本无法解释，甚至不问我关于爱的问题）。 为了解决这个问题，研究人员开发了许多方法来可视化和解释推理。 模型不一定必须是可解释的，但是当做出重要的决定（例如向个人推荐哪些工作或是否给个人贷款）时，对模型的主张进行交叉检查将很有帮助。 在这样的领域，自解释模型是必要的。 该库是一个持续不断的工作，旨在