Erklärungsgenerierung

Erklärungsgenerierung ist ein wichtiger Zweig der Natürlichen Sprachverarbeitung, der darauf abzielt, die Transparenz und Interpretierbarkeit von Maschinelles Lernen-Modellen durch die Erstellung klarer und genauer Erklärungen zu verbessern. Ihr Kernziel besteht darin, den Entscheidungsprozess des Modells für Benutzer sichtbar zu machen, um ihnen zu helfen, zu verstehen, warum das Modell bestimmte Vorhersagen oder Empfehlungen trifft. Diese Technologie hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie medizinische Diagnose, Finanzanalyse und Rechtsberatung, wo sie das Vertrauen der Benutzer in das Modell erhöhen und eine effektivere Entscheidungsunterstützung ermöglichen kann.