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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利用于解释开放域问答模型的可视分析系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116383370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310169737.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权用于解释开放域问答模型的可视分析系统是由陈思明;邵则开;孙姝然;赵宇恒;魏忠钰;王思远;桂韬设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于解释开放域问答模型的可视分析系统在说明书摘要公布了：本发明属于开放域问答模型分析技术领域，具体为用于解释开放域问答模型的可视分析系统。本发明系统包括解释引擎模块、流程分析模块以及视图模块；解释引擎模块使用归因方法对OpenQA模型的每个模块的最终输出和隐式输出在全局和局部级别进行归因；流程分析模块把VEQA中的模型信息、数据以及经由解释引擎生成的可解释性数据被可视化为用户分析界面的各个视图，用户按照线性工作流以数据集、子集、单个实例、单个段落的顺序进行多层次探索；视图模块包括摘要视图、上下文视图、实例视图和树视图，用于可视化分析；本发明系统可帮助理解OpenQA模型的决策原因，并为模型改进提供见解；系统还支持对单个模块内的决策流程进行细粒度探索。

本发明授权用于解释开放域问答模型的可视分析系统在权利要求书中公布了：1.一种解释开放域问答模型的可视分析系统，其特征在于，包含解释引擎模块、流程分析模块以及视图模块；其中： 所述解释引擎模块，使用归因方法对OpenQA模型的每个模块的最终输出和隐式输出在全局和局部级别进行归因，包括特征归因解释器与层归因解释器；其中： 所述特征归因解释器，采用显著性方法和归因方法来解释OpenQA模型中的模块，即评估每个输入特征对模块输出的贡献和每个层此对模块输出的贡献； 所述层归因解释器，采用归因方法来解释模块，即评估每个层对模块输出的贡献；具体使用树生成算法来捕获抽象的语义信息并探索层信息流；使用层聚合来计算各层的重要性，以解释层功能； 解释引擎模块帮助专家通过分析模块响应和实例来理解OpenQA模型的决策； 所述流程分析模块，把VEQA中的模型信息、数据以及经由解释引擎生成的可解释性数据被可视化为用户分析界面的各个视图，用户按照线性工作流,以数据集、子集、单个实例、单个段落的顺序进行多层次探索；其中： 数据集与子集层次：在用户面板中选择某个数据集与模型后，用户在摘要视图中依据模块每个部分的统计信息和重要性的数据选择一个子集，其具体数据被呈现在上下文视图中； 实例层次：用户在上下文视图中选择该子集中单个感兴趣的实例，该实例在模型中各个模块的解释性数据被可视化于实例视图； 段落层次：用户在实例视图中选择感兴趣的候选段落，细节信息被进一步展现于树视图中； 所述视图模块，视图即上述可视化于用户分析界面的各个视图；用户面板显示初始选择模型与数据集，视图包括：摘要视图、上下文视图、实例视图和树视图；四个视图用于可视化分析与探索；其中： 摘要视图：使用问题的开头两个单词作为标签，将数据集划分为不同的问题类型，并计算每个子集的性能指标；它与层归因中得到的各层重要性一起提供模块和数据集的概述，以指导专家探索子集中的实例； 上下文视图：展示数据集或选定子集中的所有问题实例和每个实例的预测结果，并在某个阶段显示选定段落的热图；它显示特征归因解释器中获得的所有词的特征重要性与原文，是对其他视图的补充； 实例视图：使用特征归因解释器来总结不同模块中每个候选段落的重点单词，并在包含上下文的排名可视化的新颖流图中显示它们的分布，这旨在帮助专家了解模块间决策流的相似性和差异性； 树视图：基于层归因解释器生成的归因树，设计可对比的树可视化来表达层之间的语义变化。

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