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Interpret-Text 项目介绍

项目概述

Interpret-Text 是一个用于自然语言处理（NLP）模型的开源工具包，旨在帮助用户解释复杂的机器学习系统。通过这一工具包，用户可以利用多种新兴的文本可解释性技术，并在一个交互式的可视化仪表盘中查看结果。它允许用户对每个标签进行全局解释，或者对每个文档进行局部解释。Interpret-Text 致力于：

1. 积极纳入创新的文本可解释性技术，支持社区进一步扩展其功能。
2. 在集成的库间创建一个通用的 API。
3. 提供交互式的可视化仪表盘，帮助用户深入了解数据。

目标用户

1. 开发者/数据科学家：Interpret-Text 整合集了多种可解释性技术，便于数据科学家以一种无缝的方式解释和比较模型。这一工具包提供丰富的互动可视化功能，使开发者和数据科学家能更透明地训练和部署机器学习模型，而无需自定义可视化解决方案。

2. 商业决策者：Interpret-Text 提供的核心逻辑和可视化功能对提高 AI 应用程序开发人员的意识至关重要，能够帮助他们审查模型预测的公平性并围绕 AI 应用程序的使用建立强有力的治理框架。

3. 机器学习可解释性研究者：Interpret 提供的扩展钩子简化了可解释性功能的扩展，使研究人员能够轻松添加和比较他们的自定义技术与现有技术。

快速开始

为了简化包和环境管理，Interpret-Text 使用 Anaconda 进行管理。用户可以通过以下步骤开始使用：

1. 克隆 Interpret-Text 仓库并进入目录。
2. 设置环境，选择使用 CPU 或 GPU。
3. 从源码或通过 pip 安装包。
4. 设置并运行 Jupyter Notebook 服务器。

支持的 NLP 场景

Interpret-Text 支持文本分类和生成文本场景，可以处理多种 NLP 模型和解释器。这些解释器包括但不限于：

• 经典文本解释器：使用词袋模型和逻辑回归。
• 统一信息解释器：提供与深层 NLP 模型各层协作的统一解释。
• 内省推理解释器：通过生成器-预测器框架从文本输入中选择相关的推理由素。
• 似然性解释器：利用条件对数似然性衡量解释生成模型的输出。
• 句子嵌入解释器：利用句子嵌入技术为生成文本模型的输出提供解释。
• 层级解释器：通过不同层次的文本分析（如句子和 n-gram）提供深层次的文本分析。

使用 Interpret-Text

训练中的可解释性

用户可以在本地机器上的 Jupyter notebook 中训练模型，并使用 Interpret-Text 的解释器进行模型解释。这个过程包括：

• 初始化解释器，并传递必要的模型和数据集信息。
• 获取实例级别的局部特征重要性值。

可视化仪表盘

Interpret-Text 提供的可视化仪表盘让用户可以在交互式条形图和文本区域中查看局部特征重要性。用户可以通过仪表盘对预测有贡献的词进行深入分析，确保对模型行为的理解更加直观和透明。

贡献

Interpret-Text 欢迎社区的贡献和建议。大多数贡献需要遵守 Github 开发者认证协议（DCO），详情可以参阅相关指南。在提交拉取请求时，DCO 机器人将自动检查用户是否需要认证，并提供相关指引。

行为准则

Interpret-Text 项目遵循 GitHub 社区准则。如果用户发现安全问题或漏洞，应通过电子邮件私下报告给微软安全响应中心。

通过 Interpret-Text，用户无需复杂操作即可体验强大且灵活的文本解释功能，这在快节奏的机器学习和 AI 应用中提供了明显的优势。