AACL2020最新《可解释人工智能与自然语言处理可解释性》教程，附159页ppt与视频

我们给出了一个关于调查透明度和可解释性的前沿教程，因为它们与NLP有关。研究团体和业界都在开发新的技术，以使黑箱型NLP模型更加透明和可解释。来自社会科学、人机交互(HCI)和NLP研究人员的跨学科团队的报告，我们的教程有两个组成部分:对可解释的人工智能(XAI)的介绍和对NLP中可解释性研究的最新回顾; 研究结果来自一个大型跨国技术和咨询公司在现实世界中从事NLP项目的个人的定性访谈研究。第一部分将介绍NLP中与可解释性相关的核心概念。然后，我们将讨论NLP任务的可解释性，并对AI、NLP和HCI会议上的最新文献进行系统的文献综述。第二部分报告了我们的定性访谈研究，该研究确定了包括NLP在内的现实世界开发项目中出现的实际挑战和担忧。

http://www.aacl2020.org/program/tutorials/#t4-explainability-for-natural-language-processing

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=3tnrGe_JA0s&feature=youtu.be

自然语言处理中可解释AI的现状调研

近年来，最领先的模型在性能上取得了重要的进步，但这是以模型变得越来越难以解释为代价的。本调研提出了可解释AI (XAI)的当前状态的概述，在自然语言处理(NLP)领域内考虑。我们讨论解释的主要分类，以及解释可以达到和可视化的各种方式。我们详细介绍了目前可用来为NLP模型预测生成解释的操作和可解释性技术，以作为社区中模型开发人员的资源。最后，我们指出了在这个重要的研究领域目前的挑战和未来可能工作方向。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/377e285abccf56a823a3fd0ad7a3f958

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