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可解释的人工智能如何帮助模型泛化？
在可解释人工智能（XAI）中，模型敏感性是指机器学习模型的预测在输入特征变化时可能发生的变化程度。简单来说，它表明模型对输入数据的敏感程度，以及输入的轻微改变可能如何影响输出。当解释模型行为并确保模型的决策稳健可靠时，这一方面尤为重要。例如
自然语言处理（NLP）是什么？
NLP通过分析非结构化数据来识别潜在威胁、异常或指示风险的模式，从而增强风险管理。例如，金融机构使用NLP来分析新闻文章，收益报告或客户反馈，以检测市场波动或新出现的风险。情绪分析在有关公司或行业的报告或社交媒体讨论中标记负面情绪，从而实现
Mozilla公共许可证（MPL）有哪些限制？
“Mozilla公共许可证（MPL）是一种宽松的开源许可证，它允许开发者使用、修改和分发软件，同时施加某些限制以确保源代码保持可访问。MPL的主要限制之一是，如果您修改了MPL许可的代码并进行分发，您必须将所做的修改的源代码也以相同许可证提