تركز العديد من النهج الحالية لتفسير نماذج تصنيف النص على توفير الأهمية عشرات لأجزاء من نص الإدخال، مثل الكلمات، ولكن دون أي طريقة لاختبار أو تحسين طريقة التفسير نفسها. هذا له تأثير مزعج مشكلة فهم أو بناء الثقة في النموذج، مع طريقة التفسير نفسها إضافة إلى عتامة النموذج. علاوة على ذلك، فإن العشرات الأهمية حول الأمثلة الفردية عادة ما تكون لا تكفي لتوفير صورة كافية من السلوك النموذجي. لمعالجة هذه المخاوف، نقترح Moxie (تأثير النمذجة الحساسة للكلمات) بهدف تمكين واجهة أكثر ثراء للمستخدم للتفاعل مع النموذج الذي يتم تفسيره وإنتاج تنبؤات قابلة للإصابة. على وجه الخصوص، نهدف إلى تقديم تنبؤات لعشرات الأهمية والمعدات المضادة والتحيزات المستفادة مع Moxie. بالإضافة إلى ذلك، مع هدف التعلم العالمي، يوفر Moxie مسارا واضحا لاختبار وتحسين نفسها. نقيم موثوقية وكفاءة Moxie على مهمة تحليل المعنويات.