用稀疏自编码器探索文本分类模型：SAEfarer 工具与专家评估
Exploring Text Classification Models with Sparse Autoencoders
AI 导读
研究者用稀疏自编码器（SAE）分析文本分类语言模型的行为，提出探索 SAE 特征与模型预测及错误之间关系的技术，并将其集成到工具 SAEfarer 中。该工具用于分析文本分类 LM 学到的概念，并在由五名博士生参与的专家试点评估中接受检验。论文共 11 页、13 张图，已被 IEEE VIS 2026 接收为短文。