文本处理与检索方法的可解释性：一项综述

《ACM Computing Surveys》：Explainability of Text Processing and Retrieval Methods: A Survey

可解释性AI模型在信息检索中的应用及与NLP的关联研究。摘要：本文探讨深度学习和机器学习模型在文本处理与信息检索中的可解释性挑战，分析文档排名神经网络及检索增强生成系统的透明度改进，并关联NLP领域的研究进展，如词嵌入解释、注意力机制等，提出未来研究方向。

　　

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由于深度学习和机器学习模型在文本处理和信息检索方面的卓越效果，它们已经变得非常流行。然而，这些模型背后的复杂非线性结构使得它们难以理解。大量研究致力于提高这些模型的透明度。本文全面概述了关于信息检索方法的可解释性和可理解性的研究，主要关注用于文档排序的神经模型以及检索增强生成系统。这部分研究在很大程度上受到了自然语言处理（NLP）领域类似工作的启发，并与之密切相关。因此，为了完整性，我们还在附录中简要回顾了 NLP 领域中一些关于解释词嵌入、序列建模、注意力模块、变换器（Transformer）和 BERT 的最新研究。最后一部分提出了未来在这一主题上可能的研究方向。

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