6.3 模型可解释性 (XAI)

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6.3 模型可解释性 (XAI) 6.3 模型可解释性 (XAI) 在文本分类和情感分析任务中，我们不仅关注模型预测的准确性，还越来越重视理解模型做出特定预测的原因。模型可解释性（Explainable AI, XAI）正是为了解决这一问题而诞生的领域。它旨在揭开复杂模型的“黑箱”面纱，提供关于模型内部工作机制及其预测逻辑的洞见。 6.3.1 引言：为何需要模型可解释性？在实践中，尤其是在高风险或需要用户信任的应用场景（如金融、医疗、法律合规、内容审核等），仅仅知道模型给出了正确的预测结果是不够的。我们需要知道为什么模型认为一条评论是正面的，或者一篇文章属于某个类别。需要模型可解释性的原因主要包括：增强信任与采纳：用户、决策者或监管机构更愿意信任和采纳他们能够理解的模型。