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xAI 2023年：葡萄牙里斯本

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卢卡·隆戈:
可解释人工智能——第一届世界会议，2023年7月26日至28日，葡萄牙里斯本，xAI 2023，会议记录，第三部分。计算机与信息科学中的通信1903,施普林格 2023，国际标准图书编号978-3-031-44069-4

用于时间序列和自然语言处理的xAI

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穆罕默德·巴洛特,乌尔夫·克鲁姆纳克,冈瑟·海德曼,凯·乌韦·库恩伯格:
打开黑箱：分析非语言任务预训练语言模型中的注意权重和隐藏状态。 3-25
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米兰·班,尼娜·阿查奇,维克托·罗格朗,安娜贝拉·布兰格罗,尼古拉斯·切斯诺:
通过人本实验方案评估自我注意的可解释性。 26-46
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萨加姆·雅达夫,Abhishek Kaushik公司,克戴德:
理解可解释性：仇恨语音分类器的可解释人工智能方法。 47-70
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范巴赫·阮,约格·施勒特勒,克里斯汀·塞弗特:
从黑盒子到对话：在对话代理中加入XAI。 71-96
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穆罕默德·迪达赫瓦·马扎尔·库雷希,穆罕默德·阿蒂夫·库雷希,Wael Rashwan公司:
走向包容性的在线环境：反事实激发的XAI，用于检测和解释仇恨和冒犯性推文。 97-119
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阿米尔·米拉基,奥斯蒂娅·达普库特,Vytautas Siozinys公司,马蒂娜斯·乔奈蒂斯,雷扎·阿尔甘德赫:
基于因果关系的工业物联网时空图神经网络多变量时间序列预测。 120-130
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卡洛斯·戈梅斯·塔皮亚,博扬·博齐奇,卢卡·隆戈:
基于EEG的人识别中预处理方法对模型决策的影响研究。 131-152
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黄依然,李超凡,陆汉森（Hansen Lu）,直到里德尔,迈克尔·贝格尔:
基于状态图的黑盒时间序列模型解释方法。 153-164
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乌多·施莱格尔,丹尼尔·凯姆:
深入探讨扰动作为时间序列XAI评估技术。 165-180

以人为中心的解释和xAI为可信和负责任的AI

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伊万尼亚·多诺索·古兹曼,杰伦·奥吉,丹尼斯·帕拉,凯特里安·韦伯特:
为可解释人工智能建立一个以人为中心的综合评估框架。 183-204
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朱利亚·维隆,卢卡·隆戈:
开发以人为中心的心理测量测试，用于评估XAI方法产生的解释。 205-232
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露西·夏洛特·马吉斯特,彼得罗·巴比埃罗,德米特里·卡日丹,费德里科·西西里亚诺,加布里埃尔·西拉维尼亚,法布里齐奥·西尔维斯特里,马蒂亚·贾姆尼克,彼得罗·利奥:
图神经网络中的概念提取。 233-255
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Lutz Terfloth公司,迈克尔·沙弗,海克·M·布尔,卡斯滕·舒尔特:
将Why添加到What？日常解释分析。 256-279
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乌尔里克·库尔,安德烈·阿特尔,芭芭拉·汉默:
无论好坏：xAI中反事实解释的方向性对用户行为的影响。 280-300
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托拜厄斯·彼得斯,Roel W.Visser公司:
不信任在人工智能中的重要性。 301-317
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贾科莫·德·贝尔纳迪,萨拉·纳特尼,恩里科·坎比亚索,马可·穆塞利,毛里齐奥·蒙盖利:
用于分布外检测的加权互信息。 318-331
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亚历山德罗·卡斯特尔诺沃,尼科尔·因弗拉迪,洛伦佐·马兰德里,法比奥·梅尔科里奥,马里奥·梅赞扎尼卡,安德烈亚·塞维索:
利用集团对比解释处理公平问题。 332-345
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安德烈斯·阿尔加巴,卡门·马齐恩,卡琳娜·普伦克尔,简·丹卡特,文森特·吉尼斯:
LUCID-GAN：定位不公平的条件生成模型。 346-367

可解释和可解释的人工智能，用于xAI的论证、表征学习和概念提取

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尼科莱塔·普伦萨斯,君士坦丁诺·帕提奇斯,安东尼斯·卡卡斯:
通过论证进行可解释的机器学习。 371-398
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卢卡斯·里佐:
一种新的结构化论证框架，用于改进分类任务的解释性。 399-414
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斯蒂芬·瓦尔钦:
欺诈性证书选择的难度。 415-427
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亚历山大·古森,简·范蒂宁:
将GPT技术与决策模型集成以实现可解释性。 428-448
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埃里克·耶,佩德罗·塞奎拉,杰西·霍斯特勒,梅琳达·T·格瓦西奥:
来自联合训练生成潜在空间的结果引导反事实。 449-469
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阿纳斯塔西亚·纳齐奥,塞恩·奥利里,卢卡·隆戈:
用于乐器音调生成的卷积变分自动编码器的潜在空间探索。 470-486
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大辅安井,佐藤浩史,久保正雄:
利用CVAE提高LIME的局部保真度。 487-511
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安德烈斯·费利佩·波萨达·莫雷诺,凯·米勒,弗洛里安·布里洛夫斯基,弗里德里希·索洛沃,托马斯·格里斯,塞巴斯蒂安·特里普:
工业4.0中的可扩展概念提取。 512-535

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