Expertenvalidierung Ausgabe-Daten

Name: Expertenvalidierung Ausgabe-Daten
Creator: Schiese, Dennis
Published: 2024-02-20T00:00:00+08:00

Figshare2024-02-20 更新2026-04-08 收录

可解释性评估

专家验证

数据链接：

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官方服务：

资源简介：

This file contains the expert's evaluation for the output-data explanations.

提供机构：

Schiese, Dennis

创建时间：

2024-02-20

REASONER

推荐系统

可解释性评估

REASONER数据集由北京大数据管理和分析方法重点实验室创建，旨在通过多方面的真实用户标注来评估推荐系统的解释性。数据集包含约3000名用户的反馈，这些用户在视频推荐平台上回答了一系列关于推荐解释性的问题。数据集不仅涵盖了文本解释，还包括视觉解释，适用于多种推荐解释任务。创建过程中，通过精心设计的问题和规则来确保数据质量，旨在解决推荐系统解释性的量化评估问题，为推荐系统领域提供新的研究机会。

arXiv2023-03-01 更新650

Dataset: Evaluation of post-hoc interpretability methods in time-series classification

时间序列

可解释性评估

This repository contains the dataset, trained models as well as results for the article Evaluation of post-hoc interpretability methods in time-series classification. The code to reproduce the resul

NIAID Data Ecosystem90

Expertenvalidierung Ausgabe-Daten

专家验证

数据解释

This file contains the expert's evaluation for the output-data explanations.

DataCite Commons2024-02-20 更新60

预训练语言模型可解释性评估基准

预训练语言模型

可解释性评估

预训练语言模型可解释性评估基准是由百度公司开发的一个创新数据集，旨在评估预训练语言模型在多个维度上的表现，包括语法、语义、知识、推理和计算。该数据集包含中英文标注数据，通过精心设计的实例和标注的token级理由，测试模型在不同任务上的预测性能和可解释性。数据集的创建过程包括数据收集、扰动数据构建和迭代理由标注与检查，确保数据质量和多样性。该评估基准的应用领域广泛，旨在解决预训练语言模型在特定任务上

arXiv2022-07-28 更新140

Dataset for Explainable AI Framework Study

可解释人工智能

可解释性评估

This repository contains the dataset supporting the experimental evaluation reported in the manuscript.

Zenodo2026-02-11 更新60