可解释AI文献数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：可解释AI,机器学习,人工智能,学术研究,自然语言处理,数据分析,技术趋势
数据概述：
本数据集来源于Cornell University发布的arXiv文献集，精选了与“可解释AI（Explainable AI）”及相关同义术语相关的学术文章。数据集包含了这些文献的基本信息及内容摘要，旨在为研究者提供一个专注于可解释AI领域的文献资源。数据内容覆盖了可解释AI的理论研究、应用实践以及技术发展趋势，为深入理解该领域提供了丰富的参考材料。
数据用途概述：
该数据集适用于以下应用场景：
1. 学术研究：研究人员可以利用此数据集进行文献综述，探索可解释AI领域的发展脉络，识别研究热点和未来方向。
2. 技术开发：开发者和工程师可以基于数据集中的案例和方法，为AI系统设计更透明、可解释的解决方案。
3. 教育培训：数据集可作为教学材料，帮助学生和从业人员了解可解释AI的核心概念和最新进展。
4. 趋势分析：通过分析数据集中的文献分布，可以洞察可解释AI领域在不同时间段的研究重点和技术创新。
5. 跨学科研究：数据集可用于结合自然语言处理、机器学习等领域的研究，推动可解释AI在实际场景中的应用。
此数据集为研究可解释AI提供了系统化的文献支持，有助于推动相关领域的理论与实践进步。
