Google开源LIT：一种NLP可视化，交互式模型可解释性工具
语言可解释性工具（LIT）是用于NLP模型的可视的交互式模型理解工具。
LIT旨在解决以下问题：
- 我的模型在什么样的例子上表现不佳？
- 我的模型为何做出此预测？可以将这种预测归因于对抗行为，还是归因于训练集中的不良先验？
- 如果更改文本样式，动词时态或代词性别之类的模型，我的模型的行为是否始终如一？
LIT通过基于浏览器的UI支持各种调试工作流。功能包括：
- 通过显著图，注意力和对模型预测的丰富可视化进行局部解释。
- 聚合分析，包括自定义指标，切片和装仓以及嵌入空间的可视化。
- 通过手动编辑或生成器插件反事实生成，以动态创建和评估新示例。
- 并排模式比较两个或多个模型，或一对示例中的一个模型。
- 高度可扩展到新的模型类型，包括分类，回归，跨度标注，seq2seq和语言建模。支持多头型号和多种输入功能。
- 框架无关，并与TensorFlow，PyTorch等兼容。
开源代码：https://github.com/pair-code/lit
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