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Visual Paradigm Onli的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包
國立政治大學 數位內容碩士學位學程 黃瀚萱、陳宜秀所指導 蔡鎮宇的 自然語言推理之後設可解釋性建模 （2019），提出Visual Paradigm Onli關鍵因素是什麼，來自於自然語言處理、自然語言理解、自然語言推理、可解釋性、可解釋人工智慧、注意力機制、信任度評估。
除了Visual Paradigm Onli，大家也想知道這些：
自然語言推理之後設可解釋性建模
為了解決Visual Paradigm Onli 的問題，作者蔡鎮宇 這樣論述：
本研究之主軸為利用注意力機制，在自然語言推理任務上，以自然語言形式之解釋賦予模型可解釋性，並進行人類信任度評估。近年來人工智慧系統的可解釋性逐漸受到重視，可解釋性使開發者、相關開發人員及終端使用者能夠了解人工智慧系統，進而得以設計更完備的系統、產品以及更符合使用者需求的應用產品。注意力機制做為系統原生的可解釋機制，能夠同時提供忠實且合理的解釋，目前於注意力機制可解釋性之研究，多以注意力權重進行視覺化的呈現來賦予模型決策可解釋性，然而在一般互動的情境中，解釋多是以自然語言的方式表達。而在可解釋性的評估部分，目前所採用的評估方式甚少加入終端使用者—人類進行評估；若有，其評估方式之完備性也難以為人
工智慧系統之應用部署提供洞見。本研究利用 Transformer 架構模型之注意力機制，以自然語言之方式呈現其解釋，賦予模型可解釋性；同時探討在提供不同任務知識後，對於此方法之解釋有何影響；最後以不同模型之解釋進行人類信任度之評估，分析人類對於解釋之信任及偏好。實驗顯示，在自然語言推理任務上，模型之效能與注意力關注區間確實相關；在加入不同特性之任務知識後，模型的解釋能夠忠實地呈現其訓練任務之特性；最後在人類信任度上，人類對於解釋方式偏好不盡相同，但是長而資訊豐富的解釋方式，較短而精確的解釋方式來得有優勢。