Vysvětlení předpovědí analýzy sentimentu
Máš k dispozici model, který klasifikuje recenze produktů jako pozitivní nebo negativní sentiment. Tvým úkolem je pomocí LIME zjistit, která slova v daném text_instance nejvíce ovlivňují předpovědi modelu.
Funkce model_predict pro zpracování vstupních textů je pro tebe předem načtena.
Toto cvičení je součástí kurzu
Explainable AI v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vytvoř LIME textový explainer s názvem
explainer. - Vygeneruj vysvětlení předpovědi modelu pro daný
text_instances pěti nejdůležitějšími příznaky. - Zobraz nejvíce přispívající slova a jejich váhy, které ovlivňují rozhodnutí modelu.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
from lime.lime_text import LimeTextExplainer
text_instance = "Amazing battery life and the camera quality is perfect! I highly recommend this smartphone."
# Create a LIME text explainer
explainer = ____()
# Generate the explanation
exp = explainer.____(____, model_predict, num_features=____)
# Display the explanation
exp.____()
plt.show()