文本处理和检索方法的可解释性：一项调查

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

本文综述了信息检索中基于深度学习和机器学习模型的解释性与可理解性研究，涵盖文档排序神经模型和检索增强生成系统，并关联自然语言处理领域的相关进展，探讨未来研究方向。

　　

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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显著效果，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一些来自 NLP 社区关于解释词嵌入、序列建模、注意力模块、变换器和 BERT 的最新研究。最后一部分提出了未来研究这一主题的一些可能方向。

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