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

本文探讨信息检索中深度学习模型的可解释性研究，包括文档排序模型、检索增强生成系统的透明性提升，以及自然语言处理中的嵌入解释、注意力机制和Transformer优化等方向，并展望未来研究路径。

　　

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基于深度学习和机器学习的模型在文本处理和信息检索领域变得非常流行，这得益于它们的显著效果。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增强检索功能的生成系统。这些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、注意力机制、Transformer 和 BERT 的最新研究。结论部分提出了一些未来研究的可能方向。

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