我已经训练了一个表现良好的文本分类模型。我希望更深入地了解句子中哪些词语或短语对分类结果影响最大。我想知道对于每个分类结果，哪些词语是最重要的。

我使用Keras进行分类，以下是我用来训练模型的代码。这是一个简单的嵌入加最大池化的文本分类模型。

from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras import layersimport tensorflow as tf from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping # early stoppingcallbacks = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_accuracy', min_delta=0, patience=5, verbose=2,  mode='auto', restore_best_weights=True)# select optimizeropt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999,epsilon=1e-07, amsgrad=False, name="Adam")embedding_dim = 50# declare modelmodel = Sequential()model.add(layers.Embedding(input_dim=vocab_size,                            output_dim=embedding_dim,                            input_length=maxlen))model.add(layers.GlobalMaxPool1D())model.add(layers.Dense(10, activation='relu'))model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))model.compile(optimizer=opt,              loss='binary_crossentropy',              metrics=['accuracy'])model.summary()# fit modelhistory = model.fit(X_tr, y_tr,                    epochs=20,                    verbose=True,                    validation_data=(X_te, y_te),                    batch_size=10, callbacks=[callbacks])loss, accuracy = model.evaluate(X_tr, y_tr, verbose=False)

如何提取对分类结果影响最大的词语或短语？

回答：

看起来你需要的关键词是“神经网络可解释性”和“特征归因”。在这一领域中，最著名的方法之一被称为“积分梯度”；它展示了模型预测如何依赖于每个输入特征（在你的案例中是每个词嵌入）。

这个教程展示了如何在纯tensorflow中为图像实现IG，而这个教程使用alibi库来高亮显示输入文本中对分类模型影响最大的词语。