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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾江峰 程征 黄泳潼 段尧清
[目的/意义]在政府态度识别研究中，针对没有考虑到新闻文本中可能存在多个评价对象、政府态度识别结果可解释性不强等问题，基于Span-ASTE构建政府态度识别模型，提升态度识别效果。[方法/过程]首先，采用BERT提取词级别特征，基于跨度转化为跨度特征表示；然后，联合方面术语和观点术语提取任务提取评价对象和态度描述语，利用双通道跨度剪枝策略筛选得到对象和态度描述语候选池；最后，结合候选池中的对象和态度描述语计算得到态度极性结果。[结果/结论]以美国国务院新闻文本为实验数据进行实验验证。实验结果表明：Span-ASTE在进行政府态度识别时具有一定优越性。相比于效果较好的对比模型，其精确率、召回率和F1值分别提升了约15.68%、19.37%和17.48%；在进行多对象态度识别时同样具有良好的性能表现；态度描述语可为态度极性的判断提供解释依据。[局限]政府态度识别效果还有待进一步提升，且数据规模较为有限，未来可尝试对数据集进行扩充。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
肖明 肖毅
自然口语中话语标记的研究对言谈互动、话语理解、情感分析、人机对话和口语机器翻译具有重大意义.为实现话语标记的自动识别，该文基于依存语法理论，分析判定话语标记的句法依存关系、语义依存关系、话轮位置以及共现成分的语义与功能信息.针对人工智能深度学习方法缺乏原理和语义上的解释性问题，运用朴素贝叶斯、决策树、大规模线性支持向量机以及贝叶斯网络四种解释性强的机器学习方法，对话语标记进行识别对比实验.研究结果表明，贝叶斯网络识别准确率可达92.3%,验证了该研究结论的可行性和有效性.
[期刊] 中国远程教育
[作者]
罗杨洋 韩锡斌
机器学习技术的可解释性是人工智能与教育教学深度融合的关键所在。打开机器学习模型的“黑箱”，理解机器学习模型结构的教育意义、推理的机制和预测结果的应用条件是实现人机互信的基础，也是促进人工智能在教育教学中应用的前提条件。本研究以五种基于机器学习算法构建的学生成绩预测模型为例，分析了混合教学场景中解释学生成绩预测模型主要关注的三个方面：预测模型结构所代表的教育意义、预测模型内在推理机制所揭示的预测关系和预测结果对教学实践的启示。结果发现：（1）只采用学生的部分学习过程数据预测学习成绩时，学生的行为模式与学习成绩的映射关系存在多种模式，试图构建学生在线行为与学生成绩一一对应关系的预测模型难以获得较好的预测结果；（2）本研究中的预测模型最高可预测正确所有混合课程中74.7%的学生，不同学习成绩组学生的预测准确率差异较大，成绩为A和B的学生预测准确率较高，达到80.6%和85.3%，成绩为C及以下的学生预测准确率最高只达到63%;(3)本研究中的预测模型对学生个体的预测结果只有当学生积极参加所有在线学习活动时才具有较高可信度，当学生个体出现在线学习活动缺失时预测结果可信度较低。研究还对教师在混合课程场景下如何应用成绩预测模型提供了建议：（1）针对混合课程的特点应用预测结果；（2）理解模型的推理机制以灵活切换预测模型；（3）依据学生在线学习行为参与的完整性判断预测结果是否可信。
[期刊] 管理评论
[作者]
曾宇容 吴彬溶 王林 张金隆
玉米期货价格预测和预警工作有助于指导农业经济高质量发展，而自2020年6月以来我国玉米期货价格波动剧烈，亟需准确高效的玉米期货价格预测方法。针对现有研究未充分考虑疫情、政策调控及新闻文本中潜在的预测信息等不足，本文综合考虑了玉米市场的供求关系、政策调整、国际市场冲击、疫情冲击、突发事件的影响等导致玉米价格波动的多重因素，设计了有效的玉米期货价格可解释性预测框架。同时，针对现有玉米期货价格预测可解释性不足的问题，提出了一种新颖的DE-TFT可解释性玉米期货价格预测模型，该模型采用差分进化算法对时域融合变换器(temporal fusion transformers, TFT)的参数进行智能高效的优化。TFT是一种新颖的基于注意力的深度学习模型，将高性能预测与时间动态可解释分析相结合，表现出优异的预测性能。TFT模型可以产生可解释的玉米期货价格预测结果，包括时间步长的注意力分析和输入变量的重要性排序。在实证研究中，潜在狄利克雷分配模型用来分析“中华粮网”收集的玉米新闻资讯和政策调整的内容及主题，卷积神经网络用来提取新闻资讯的潜在预测信息，可解释的实验结果表明，反映国内疫情状况的百度指数“疫情”的引入和量化后的玉米新闻文本特征都能进一步提升玉米期货价格预测的精度。
[期刊] 征信
[作者]
吴晖 韩海庭 屈秀伟 孙圣力
针对征信领域广泛使用深度学习等黑盒大数据信用评估技术所带来的模型透明度低、可解释性差等问题,研究提出了一种基于倾向评分的信用评估模型解释方法,利用该通用框架可以对大数据征信的黑盒模型进行解释性分析,从而满足金融领域的KYC和KYB要求,增加机器学习、深度学习等技术在征信领域的适用性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
易明 姚玉佳 胡敏
[目的/意义]为准确识别影响公共价值共识的重要因素及其作用方式，提升政务新媒体广泛凝聚共识的能力和水平，提出一种融合XGBoost与SHAP的政务新媒体公共价值可解释性模型。[方法/过程]以“今日头条”下500篇政务头条号文章及32185条评论为研究对象。首先，识别文章的公共价值共识，并从内容、形式、情感3个维度提取文章特征变量，将预处理后的数据作为模型的输入。其次，构建基于XGBoost的政务新媒体公共价值共识预测模型，并与LR、SVM、LGBM等其他主流机器学习算法进行实验对比，找到综合最优模型。最后，引入SHAP解释框架，对各特征变量的重要性进行量化和归因。[结果/结论]结果发现，XGBoost模型在准确率、召回率、F1-score、AUC4项性能指标上均优于对比模型，性能优异。此外，文章主题类型、公共价值类型、文章长度、内容形式、文章情感属性、标题情绪符数量是影响政务头条号文章共识的重要特征，它们对公共价值共识的影响方式、影响方向和影响力度各有差异。
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 韦锐 刘鑫艳
本文通过在基于物品的协同过滤(ICF)算法中引入偏置,同时考虑图书与用户自身的因素,从而提升推荐算法的可解释性、准确性,并且保持较高的实时性。并且,通过对比分析与离线实验证明,本文的算法bas-ICF在推荐理由的合理性、丰富度方面,都比原有的ICF表现更优秀,同时推荐准确度也有略微提升,并保持了优秀的实时性。
关键词：
推荐模型 协同过滤 可解释性 图书信息
[期刊] 开放教育研究
[作者]
卢宇 章志 马安瑶 陈鹏鹤
自动批阅是数字化教学平台与智能化教育评价的重要实现形式和基本功能。基于深度学习的自动批阅模型逐步成熟但其内部结构复杂且决策过程不透明，导致用户难以信任其批阅结果并影响大规模部署。本研究提出了可解释自动批阅模型的基本框架，包含自动批阅基础模块、自动批阅解释模块与自动批阅交互模块。在此基础上，本研究构建了可解释自动批阅模型的实例并嵌入智能导学系统开展准实验研究。实验结果表明，嵌入可解释自动批阅模型的智能导学系统，有效提升了学习者对自动批阅功能和系统整体的信任度，也有助于提高技术接受度，交互模块的解释性信息也不会增加学习者的认知负荷。最后，本研究提出了可解释人工智能在教育领域开展自动批阅的研究建议和展望。
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
高天鹏 陈晓威 赵秀林 彭诗瑞
推进政府数据开放的建设是我国政府面临的重大挑战。影响我国政府数据开放的因素很多，通过分析各因素之间的联系，建立影响政府数据开放的解释结构模型，进一步分析各因素的作用层次和相互关系，最终提出了相应的建议。
[期刊] 中南财经政法大学学报
[作者]
宋小明
本文通过会计本质的哲学讨论对“会计信息系统论”进行批判,论证了“会计是一个以控制为核心的管理体系”的观点。作为这一观点的解释性应用,文章对西方观念中的会计史框架及一些相关观点进行分析,描述了一种以管理控制论观点为基础的会计史框架。
关键词：
会计本质 信息系统论 管理控制 会计史
[期刊] 软科学
[作者]
刘嫦娥 张丹
基于文献的基础介绍了解释性方法对胜任力的研究,聚焦于一种解释性方法——现象描述分析学在建立胜任力模型中数据分析阶段的共性及变异。数据分析阶段常常不能被研究者很好地理解,本文厘清这个过程,从而让更多的研究者运用这种方法来研究工作胜任力。
[期刊] 中国特殊教育
[作者]
陈静波 田丽丽 谈继红 赵航
内隐态度已成为社会心理学重要的研究领域,对于这一概念的争论和探讨一直没有停止。为了进一步理解内隐态度,引入一种新的态度理论模型——迭代多重加工模型(Ite-rative Reprocessing Model,IR模型),该模型在认知神经科学研究的基础上,建构了一个从稳定的态度表征到评价结果的连续的、动态的加工系统,为解释内隐态度提供了崭新的视角。本文介绍了IR模型的主要观点,并结合该模型对内隐态度的内涵进行了探讨。
关键词：
态度 迭代多重加工模型 内隐态度
[期刊] 情报学报
[作者]
李伟卿 王伟军 黄炜 田萌 张瑞
可解释信息推荐能有效提高推荐结果的可靠性，提升用户信任度和满意度，是未来研究的重要方向之一。了解可解释信息推荐的研究进展，能为可解释推荐研究提供新的思路与借鉴，促进可解释推荐研究的发展。通过对国内外可解释信息推荐相关文献的梳理与分析，深入剖析可解释信息推荐算法与解释机理、推荐解释的媒介与呈现，以及推荐解释评价3个方面的研究现状与不足，尝试对可解释智能推荐系统所关注的“三个W (who, what, why)问题”进行回答，并提出了可解释信息推荐未来的研究方向与课题。
[期刊] 经济管理
[作者]
董青 黄勇
尽管全面薪酬日益得到研究者与实践者的关注,但是组织全面薪酬激励的实际效果并不理想,已有理论和研究未能对员工面对组织全面薪酬激励的认知与反应提供充分的解释。基于认知失调理论、自我决定理论以及中国传统文化中的阴阳平衡思想,从被激励者心理平衡视角出发,采用解释性案例研究法,提炼全面薪酬平衡感知概念并构建概念模型,阐明员工全面薪酬平衡感知的内涵、特征及影响。研究表明:员工具有多元且追求平衡的需要,希望自己关心的各种需要能得到平衡满足,基于这种平衡满足需要,员工会对组织的全面薪酬激励形成全面薪酬平衡感知,即员工对自己所关心的各种需要被组织给予的全面薪酬同步协调满足的程度以及不同的需要满足之间互补替代关系的综合评价。当员工拥有较高全面薪酬平衡感知时,通常表现出积极的工作态度及行为,反之则比较消极。本研究深化了有关员工对全面薪酬激励认知与反应的理论探索,能够为组织有效激励员工提供新的思路。
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
高凯
世界人口生育率逐年下降,然而其背后的作用机制至今尚未形成统一的认识。在突破传统家庭内部生育成本—效用对低生育率解释范式的基础上,引入生育成本社会化因素,认为家庭生育孩子资本要素占用和劳动要素占用以及社会化分担不足是造成世界生育率不断下降的主要原因。通过构建数理模型解释生育成本社会化对生育率降低的作用机理,并选取37个国家近41年面板数据实证检验理论模型的正确性,以此建立政府生育支持政策变量与关键宏观经济变量指标的关联和评价标准,最终求解政府最优生育支持政策组合,为实施生育支持政策提供参考。
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