人工智能领域顶级会议AAAI'25近日公布论文录用名单，程序设计语言研究室一篇论文《ReX: A framework for incorporating temporal information in model-agnostic local explanation techniques》被该会议录用。

标题： ReX: A framework for incorporating temporal information in model-agnostic local explanation techniques.

作者： Junhao Liu, Xin Zhang.

摘要： 现有的局部模型无关（model-agnostic）解释技术对于处理可变长度输入的机器学习模型是无效的，因为它们没有考虑嵌入在这些模型中的时间信息。为了弥合这一差距，我们计划将时间信息纳入各种流行的局部解释中。此外，为确保我们的方法能解释广泛的模型，我们专注于局部模型无关技术。为了统一且轻量级地将时间信息纳入各种局部模型无关解释技术中，我们提出了ReX框架。ReX通过显示特征的绝对位置和特征之间的相对位置的影响来添加时间信息。示例表明，结合时间信息可以提高保真度（fidelity），使用户更好地理解模型的行为。