X-SPELLS-通过在潜在空间中生成ExempLars来表达情感预测 Orestis Lampridis ,希腊塞萨洛尼基亚里斯多德大学, 意大利比萨大学计算机科学系Riccardo Guidotti , 意大利比萨大学计算机科学系Salvatore Ruggieri , 近年来,机器学习模型在广泛的应用领域中的使用Swift增长,包括商业,自动驾驶汽车,医学,公共政策以及许多其他领域。这些机器学习模型中的很大一部分是黑匣子,也就是说,对于人类来说,它们的整体功能和决策背后的逻辑对于给定的输入实例是不容易理解的。我们提出了XSPELLS,这是一种与模型无关的本地方法,用于解释对短文本进行情感分类的黑匣子模型的决策。提供的解释包括一组示例性句子和一组反示例性句子。前者是按黑框分类的示例,带有与要说明的文本相同的标签。后者是使用不同标签(反事实形式)分类的示例。两者的含义都与要解释的文本很