shap解释transformer文本分类

SHAP是一种用于解释模型预测的方法，可以用于解释Transformer模型的文本分类结果。具体来说，SHAP可以通过计算每个输入特征对于模型预测的贡献度来解释模型的预测结果。对于Transformer模型，SHAP可以计算每个单词对于分类结果的贡献度，从而帮助我们理解模型是如何进行分类的。此外，通过可视化SHAP值，我们还可以更直观地理解模型的决策过程。