每次看badcase时，都会怀疑自己的能力，是我哪里做的不对吗？这都学不会？

幸运的话，会找到一批有共性的问题，再有针对性地加入训练数据或者改动模型解决。而不幸的话，就是这儿错一个那儿错一个，想改动都无从下手。

今天，就推荐一篇香侬科技出品的「 NLP模型可解释性综述 」，帮大家寻找模型预测结果的根据所在，从而更有针对性地进行优化。

论文：Interpreting Deep Learning Models in Natural Language Processing: A Review

这篇文章描述的「可解释性」，旨在 理解模型为什么给出当前的预测结果 。从预测结果根据的出处来看，作者把可解释性方法分为三类：

1. Training-based：从训练数据找根据，比如某条训练样本使得模型将当前测试样本预测为A类

2. Test-based：从测试数据本身找根据，比如某个词、某个片段

3. Hybrid-based：同时从训练数据和测试数据找根据

从可解释性方法的使用来看，又可以分为两种：

1. Joint methods：把负责可解释性的模块加入到模型中一起训练

2. Pos-hoc methods：在训练后加入可解释性模块

接下来的梳理主要以第一种分类体系为主线，不过作者也同时给出了每个方法的使用方式：

Training-based

Influence Functions

这类方法主要 通过一个函数，来衡量训练样本 z 对于测试样本 x 的影响 。最naive的方法就是去掉 z 再训练一个模型，但这样测完的时候就可以领盒饭走人了。不过我们有数学呀！于是在计算训练loss的时候，我们可以给样本 z 的loss加一个扰动，然后就能计算出 z 对于模型权重的影响，再把 x 输入进去，就能计算出每个 z 对每个 x 的影响情况。

由于公式太复杂，我就不列出来杀大家的脑细胞了。其中有个问题是Hessian矩阵比较难算，对于深度模型简直是灾难。于是又有学者提出了更简单的方法： Turn over dropout 。

该方法的核心思想是，在训练完模型后，得到每个样本的一个mask矩阵 m(z) ，应用mask之后可以分离出那些不受样本 z 影响的神经元。于是我们可以应用矩阵得到两个子网络，再输入 x 后预测，就能计算出预测的diff。

KNNs Based Interpretation

基于KNN的方法旨在通过 测试样本的隐层表示找到相近的训练样本 。

这个方法理解起来就容易多了， 而且很实用 。比如我们在做分类任务时，有的测试样本置信度没那么高，这时就可以通过KNN的方法去找相近的TopK个训练样本，根据它们的label分布来帮助预测：

Kernel based Interpretation

这类方法比较老了，参考文献都是18、19年的。具体做法是，先用核函数对预测样本 x 和多个训练样本 l 计算相似度 K(x,l) ，之后把相似度矩阵投影成更高维的表示，再输入神经网络进行预测。之后再利用LRP（Layerwise Relevance Propagation）反向计算每层、每个神经元的相关性分数，传导回训练样本那一层就能知道每个样本对测试数据的影响了。

在训练时，Kernel和投影层都是一起训练的，所以这种方法既需要在训练时加入，又需要训练后的计算。

Test-based

Saliency-based Interpretation

这种方法的核心思想是 利用一些metric计算测试样本中token、spen的重要程度 。作者列出了很多种可以用的metirc：

Attention-based Interpretation

这个相信大家都熟悉了，就是 通过观察attention矩阵来分析token的重要程度 。

但有意思的事，作者也在参考文献中发现了一些质疑的声音： Attention确实能给可解释性提供帮助吗？

在一篇19年的工作《Attention is not explanation》中，该作者提到， 如果注意力权重真的能提供可解释性，那它应该具备两个性质 ：

1. 注意力权重应该和基于特征的Saliency-based方法有很高的相关性

2. 改变注意力权重会影响预测结果

但是之后，该作者通过一系列的实验，证实attention不具备上述两个性质。所以直到现在（2021年11月），注意力机制是否能提供可解释性这个问题还处于争论之中。

不过该工作的实验是基于BiLSTM+Attention的，仍然有很多基于BERT的实验表明，注意力机制确实学到了不少的语言知识。

Explanation Generation

这个方法就有意思了，上述我们介绍的可解释性方法，对于人类来说可读性都比较弱。而这类方法就要求输出对人类更友好的「解释」。比如：

1. Extractive/Abstractive Rationale：通过抽取或者生成的方式，把样本中对结果影响大的部分输出出来

2. Concept-based：将预测样本联系到一些抽象概念上，比如在对餐厅的评价中，哪些词语是形容口味的、环境的等等，相当于给出了推理过程

3. Hierarchical：自底向上分别给句子的每个token、span打分，哪个片段是正向、哪个是负向，也相当于给出了推理过程

可解释性算是一个没那么热的方向，首先是深度模型确实太复杂了、太随机了，有时候自己想的一堆idea都没用，一个bug反而有提升。到了解释的时候全靠猜，可能是哪里分布不一致？或者是模型已经足够强了，我加的输入知识它不需要？其次是大部分人都是结果导向，有时间研究不确定的可解释性，不如花心思在指标提升上。

要说可解释性重不重要，那肯定是重要的。如果对模型的了解更深入，就可以避免一些高风险的badcase。比如风控领域，一个反动内容可能会灭了一家公司，再比如医疗领域，一个错误的预测可能影响患者的生命 。

论文的结尾，作者列出了很多的开放问题等待大家探索：

1. 到底怎样才算可解释？

2. 如何评估这些探究可解释性的方法？

3. 是为算法工程师提供解释，还是为看到结果的用户提供解释？

4. 目前的可解释性方法大多研究分类任务，而其他任务呢？

5. 很多可解释性方法提供的结果不一致

6. 是否要牺牲性能获取更高的可解释性？

7. 可解释性方法如何应用？它的价值有多少？

那么最后，深度模型是否真的可解释？这个问题我也没有想清楚，世上无法解释的东西太多了 。

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每次看badcase时，都会怀疑自己的能力，是我哪里做的不对吗？这都学不会？幸运的话，会找到一批有共性的问题，再有针对性地加入训练数据或者改动模型解决。而不幸的话，就是这儿错一个那儿错一个... Github:Pytorch-transformers 该工具追求着这样的一个目标，几行代码调用最先进的 模型 ，加载训练好的 模型 参数，来完成自然语言项目，比如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Transformers 同时支持 PyTorch 和TensorFlow2.0，用户可以将这些工具放在一起使用。 安装PyTorch-Transformers pip install pytorch-t... 论文标题：Interpretable Rationale Augmented Charge Prediction System 论文来源：COLING 2018 论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/C18-2032/ 罪名预测（Charge prediction）是智能司法领域最热门的任务之一... for i in range(k): indices = np.where(idx == i) centroids[i, :] = (np.sum(X[indices, :], axis=1) / len(indices[0])).ravel() return centroids 这里为什么是axis=1，对每个特征求均值不应该是axis=0吗？ Python业务分析实战｜共享单车数据挖掘 ♛幽幽♛: 你好，我想问一下你的数据集是用的哪个啊 【机器学习】数据挖掘实战：个人信贷违约预测 37.2℃197: 请问训练数据如何获取 【深度学习】CVPR'24｜Transformer+稀疏卷积，Adobe提出人像抠图新网络MaGGIe wzs.: 二进制掩码和 trimaps 是两种在图像处理中用于表示图像区域的方式，它们的主要区别在于对前景和背景的定义方式。 二进制掩码是一种只有两个值（通常为 0 和 1）的掩码图像，其中 1 表示前景区域，0 表示背景区域。它将图像分为明确的前景和背景两部分，没有中间过渡区域。 Trimaps 则是一种包含三个值（通常为 0、1 和 2）的掩码图像。其中 0 表示明确的背景区域，1 表示明确的前景区域，2 表示不确定或过渡区域。Trimaps 提供了一种更灵活的方式来表示前景和背景之间的过渡，适用于一些复杂的图像或需要更精确分割的情况。