arXiv Artificial Intelligence· Baptiste Arnaudo, Amine Bennouna, S\'ebastien Martin·· 17 小时前AI 评分34
利用 LLM 与统计选择模型从非结构化数据中发现可解释特征
Interpretable Feature Discovery from Unstructured Data Using LLMs and Statistical Choice Models
AI 导读
一种新方法通过让 LLM 对数据项两两比较并给出可解释的区分理由，再用统计选择模型汇总这些理由，从非结构化数据中自动发现可解释、与决策相关的特征。在带已知真实特征的合成求职信数据集上，该方法的特征恢复效果显著优于直接让 LLM 提取特征；在 ChangeMyView（Reddit）辩论数据集上，它发现了若干与说服相关的可解释特征，预测准确率与既有基线相当。
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