情感模型的可解释性评估技术与方法？ 热门官方

回答：可解释性评估旨在衡量模型决策过程的透明度，技术方法：①内在可解释性评估（针对符号主义/神经符号模型）：规则覆盖率（模型决策中可被规则解释的比例）、规则复杂度（单条规则的条件数量，越少越易理解）；②事后可解释性评估（针对深度学习模型）：注意力可视化（如Grad-CAM热力图，评估注意力是否聚焦情感相关特征）、特征归因（如SHAP值，量化各特征对情感决策的贡献度）、反事实解释（生成“若特征X变化，情感决策会改变”的案例，评估解释的合理性）；③人类评估：让领域专家（如心理学家）判断解释的“逻辑性”“相关性”“易懂性”（如5分制评分，解释得分>4分为合格）。关键技术挑战是可解释性与性能的权衡（如增加可解释性模块可能降低模型准确率）。