自然语言处理 (NLP) 中的可解释人工智能 (XAI) 通过揭示模型决策背后的推理，帮助开发人员了解模型如何生成预测或文本输出。这对于调试、提高性能和确保道德使用至关重要，尤其是在情感分析、翻译或聊天机器人等应用中。 NLP 中的 XAI 技术通常侧重于识别哪些输入特征（例如，单词、短语）影响了模型的输出、阐明模型学习的模式，或者验证模型是否依赖于有效逻辑而不是偏差或噪声。
一个关键应用是在文本分类任务中解释模型行为。 例如，情感分析模型可能会将产品评论标记为“负面”，因为它检测到诸如“令人失望”或“损坏”之类的词。 诸如注意力机制或显着性图之类的技术可以突出显示这些关键词，向开发人员展示模型如何确定输入的优先级。 诸如 LIME（局部可解释模型无关解释）或积分梯度之类的工具可以在文本输入上生成热图，指示哪些标记对预测影响最大。 在基于 Transformer 的模型（如 BERT）中，可以可视化注意力头，以显示模型如何在上下文中连接单词（例如，将“不”与“好”链接以推断否定）。 这些见解帮助开发人员验证模型是否使用合理的逻辑或过度拟合到不相关的提示，例如拼写错误或特定领域的术语。
XAI 还支持 NLP 系统中的公平性和偏差检测。 例如，简历筛选模型可能会无意中优先考虑诸如“执行”之类的性别化术语，而不是“组织”，从而反映出有偏见的训练数据。 通过使用诸如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或反事实分析之类的技术，开发人员可以测试更改特定术语是否会更改输出，从而暴露隐藏的偏差。 在生成任务（例如文本摘要）中，XAI 可以揭示模型是否省略了来自某些人群的关键信息。 诸如 AllenNLP 的 Interpret 模块或 Hugging Face 的 Captum 集成之类的工具使开发人员可以系统地探测这些行为。 通过使模型推理透明化，XAI 使开发人员能够完善训练数据、调整架构或添加约束以使输出与道德准则保持一致，从而确保 NLP 系统的可靠性和责任性。