Explanation Generation

Explanation Generation是自然语言处理的一个重要分支，旨在通过生成清晰、准确的解释来增强机器学习模型的透明度和可解释性。其核心目标是使模型的决策过程对用户可见，帮助用户理解模型为何作出特定预测或推荐。这一技术在医疗诊断、金融分析和法律咨询等领域具有显著的应用价值，能够提升用户对模型的信任度，并促进更有效的决策支持。