NLP学习路线图（四十六）：可解释性
在自然语言处理（NLP）技术重塑人机交互、信息检索甚至司法决策的今天，一个尖锐的问题愈发凸显：当模型在文本分类中判定你的贷款申请被拒，或在简历筛选中将你排除，你是否有权追问一句——“为什么？”
一、黑箱迷雾：NLP模型的不透明困境
现代NLP的核心驱动力——深度神经网络（如BERT、GPT系列）——本质上是复杂的“黑箱”系统：
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层级抽象迷宫： 模型通过层层非线性变换（Self-Attention机制、前馈网络）构建文本表征，人类难以追踪输入词句到最终预测的完整逻辑链条。
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高维嵌入鸿沟： 词语被映射为数百维的稠密向量（如Word2Vec、GloVe），其语义在向量空间中交织纠缠，远超人类直观理解。
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海量参数黑洞： 大型模型参数动辄数十亿（如GPT-3达1750亿），任何单一预测都是海量参数微妙互动