على الرغم من أن الشبكات العصبية العميقة تعمل على نطاق واسع وأثبت فعاليتها في مهام تحليل المعنويات، إلا أنها تظل تحديا للمطورين النموذجيين لتقييم نماذجهم من أجل التنبؤات الخاطئة التي قد تكون موجودة قبل النشر.بمجرد النشر، يمكن أن يكون من الصعب تحديد الأخطاء الطارئة في وقت التشغيل التنبؤ ومستحيل تتبع مصادرها.لمعالجة هذه الثغرات، في هذه الورقة نقترح إطار اكتشاف خطأ لتحليل المعرفات بناء على ميزات تفسير.نحن نؤدي التحقق من صحة ميزة المستوى العالمي مع تقييم الإنسان في حلقة، تليها تكامل تحليل المساهمة العالمية والمستوى المحلي.تظهر النتائج التجريبية أنه نظرا للتدخل المحدود للإنسان في الحلقة، فإن طريقتنا قادرة على تحديد تنبؤات النموذج الخاطئة على البيانات غير المرئية بدقة عالية.