可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，提高机器学习模型的可解释性和透明性是机器学习在现实任务中进一步发展和应用的关键。本次报告带大家了解机器学习常用的可解释方法的基本原理和应用（规则提取、LIME和SHAP）。
机器学习常用的可解释方法-慕星星原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/10/25/%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e5%b8%b8%e7%94%a8%e7%9a%84%e5%8f%af%e8%a7%a3%e9%87%8a%e6%96%b9%e6%b3%95/
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本次报告介绍一种基于图神经网络的中文短文本匹配模型，采用图结构的多粒度输入解决中文文本分词错误、不一致、歧义等问题造成的匹配性能下降问题。同时，报告介绍了文本匹配的研究现状，帮助大…
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