Guji-TAI：面向古籍文本处理的大语言模型任务感知可解释性框架

Guji-TAI是专为古籍文本处理设计的大语言模型可解释性分析框架，核心创新在于引入任务感知机制，实现对异构任务的系统性解释分析，帮助研究者理解模型在古代汉语处理中的决策过程。项目定位兼具垂直领域深耕（古籍）与方法论创新（任务差异化解释策略）。

随着LLM在NLP任务中的卓越表现，古籍数字化处理迎来新机遇，但古汉语与现代汉语的差异给通用模型带来挑战。人文研究领域对模型可解释性要求高（需知‘为何’而非仅‘是什么’），而传统解释方法‘一刀切’，忽视不同任务的解释需求差异（如命名实体识别与文本分类的需求不同）。

Guji-TAI（Task-aware Interpretability for Guji）是针对古籍场景的LLM可解释性工具，核心是任务感知机制。技术架构围绕异构任务展开，支持的古籍任务包括文字识别与校对、命名实体识别、关系抽取、文本分类、自动标点句读、翻译与释义等。通过任务感知层识别任务类型并调用对应解释策略，实现统一架构下多任务支持。

Guji-TAI的解释机制涵盖三个层次：

1. 局部解释层：通过注意力权重可视化、梯度归因等，展示模型对单个输入特征（如汉字/词组）的响应；
2. 全局解释层：聚合样本解释结果，识别模型处理某类古籍的系统性偏好或偏见；
3. 对比解释层：支持跨任务、跨模型对比，分析不同任务/模型的关注重点差异。

Guji-TAI的应用场景包括：

• 古籍整理者：验证自动校对系统可靠性，通过解释辅助人工审核；
• 语言学研究者：观察模型理解古汉语的机制，探索句法规律；
• 模型开发者：诊断模型薄弱环节（如特定朝代文献处理不佳），针对性优化。

方法论上，任务感知可解释性理念可推广至多任务LLM应用场景。学术价值在于促进计算机科学与人文的跨学科研究，降低人文学者使用AI的门槛。未来方向包括：丰富解释方法（整合概念解释、因果推断）、扩展多模态支持（图像/结构化数据）、优化用户交互（面向非技术用户的可视化界面）。

Guji-TAI是前沿AI应用于传统文化研究的有益尝试，在追求性能的同时关注模型‘黑箱’机制，体现对文化传承的尊重。期待项目持续发展与社区贡献，为数字人文提供更 robust、易用的可解释性工具。