من بين القيود الأكثر أهمية في نماذج NLP التعليمية العميقة هي عدم قابلية الترجمة الشفوية، واعتمادها على الارتباطات الزائفة.اقترح العمل السابق مناهج مختلفة لتفسير نماذج الصندوق الأسود للكشف عن الارتباطات الزائفة، ولكن تم استخدام البحث في المقام الأول ف
ي سيناريوهات تفاعل الكمبيوتر البشري.لا يزال لا يزال غير متوقع سواء أم لا يمكن استخدام تفسيرات النمطية أو كيفية استخدامها تلقائيا "ميزات مربكة".في هذا العمل، نقترح التأثير على الضبط --- الإجراء الذي يرفع تفسيرات نموذجية لتحديث معلمات النموذج نحو تفسير معقول (بدلا من التفسير الذي يعتمد على الأنماط الزائفة في البيانات) بالإضافة إلى تعلم التنبؤ بالملصقات المهمة.نظرا لأنه في برنامج إعداد خاضع للرقابة، يمكن أن يساعد التأثير على الضبط في إزالة النموذج من الأنماط الزائفة في البيانات، مما يتفوق بشكل كبير على أساليب خط الأساس التي تستخدم التدريب الخصم.
