نظرا لأن أنظمة NLP تصبح أفضل في اكتشاف الآراء والمعتقدات من النص، فمن المهم التأكد من أن النماذج ليس فقط دقيقة ولكنها تصل أيضا إلى تنبؤاتها بطرق تتماشى مع المنطق البشري.في هذا العمل، نقدم طريقة لإنقاذ الترشيد يشبه الإنسان نموذجا للكشف عن الموقف باستخدام التعليقات التوضيحية الجماعية على جزء صغير من بيانات التدريب.نظرا لأنه في بيئة نادرة بيانات، فإن نهجنا يمكن أن يحسن منطق مصنف أحدث --- لا سيما للمدخلات التي تحتوي على ظواهر صعبة مثل السخرية - - دون أي تكلفة في الأداء التنبئي.علاوة على ذلك، نوضح أن الأوزان الاهتمام تتفوق على طريقة رائدة في تقديم تفسيرات مخلصة لتنبؤات النماذج لدينا، مما يخدم كمصدر رخيص وموثوق بحسب حسابي لنموذجنا.