ProToMEx：通过结构化表示实现快速、可解释的解释方法
ProToMEx 提出一种基于概率主题模型的新范式，旨在通过结构化表示提供快速且可解释的机器学习分类器解释。该框架学习代表分类高一级原因的潜在“主题”，超越单一特征重要性以揭示底层语义结构，并能同时提供全局和局部解释。实证表明，ProToMEx 生成的解释保真度与 SHAP、LIME 相当，但将标准表格数据集及合成数据集上的局部解释生成成本降低约 30-40 倍，使其适用于实时应用。
摘要由 AI 生成
2026 年 9 月 7 日，arXiv cs.LG 发布论文 ProToMEx，提出一种基于结构化表示的快速、可解释的模型解释方法。该研究旨在解决深度学习模型黑箱问题，通过构建结构化中间表征来增强模型的透明度与可解释性，同时保持推理效率。
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