机构名称：
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在本文中，我们提出了三种可解释的深度学习架构，根据语言能力自动检测阿尔茨海默病患者。这些架构使用：（1）仅词性特征；（2）仅语言嵌入特征和（3）通过统一架构同时使用这两个特征类。我们使用自注意力机制和可解释的一维卷积神经网络 (CNN) 来生成两种类型的模型行为解释：类内解释和类间解释。类间解释捕获该类中每个不同特征的相对重要性，而类间解释捕获类之间的相对重要性。请注意，尽管我们在本文中考虑了两类特征，但由于该架构具有模块化，因此很容易扩展到更多类。大量的实验和与最近的几个模型的比较表明，我们的方法优于这些方法，准确率为 92.2%，F1 分数为 0。 952 在 DementiaBank 数据集上，同时能够生成解释。我们通过示例展示如何使用注意力值生成这些解释。
可解释的 CNN 注意力网络 (C-...
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