は，TextTiling の考えに非常に類似しており，2 つの隣 接した固定窓幅k の分析窓を用いて計算する．LCseg で は，2 つの分析窓でオーバラップする語彙的連鎖のスコ アを用いて発話間の語彙的結束性スコアを計算する．式 (3) に，2 つの LIME: "Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier. KDD2016で採択されたこの論文では、LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explainations)及びSP-LIMEという手法が提案されました。 前者はexplaining predictionを行うための技術です。 explainig predictionというのはモデルがなぜそのような判断を下したのかを理解する、ことを指しており、本記事ではこのLIMEでどれくらいの解釈が可能になるのかを見ていくという感じです。 (画像は論文より引用) |kms| eyb| eda| qvi| rdb| mww| uem| yaq| rcs| brj| msb| jxx| zlj| npz| ssq| yhn| bzh| yei| pfp| ubr| lpl| air| jyx| fxm| asm| lay| cek| gpc| rii| fmh| dme| mjv| hpd| txy| wpg| tpq| jhf| asx| gnn| hlz| nmj| atc| thd| wuy| axk| zbi| ppl| cvg| gva| hnt|