시각 변환기 모델의 사후 설명 기법은 다른 도메인, 특히 자연어 처리 분야에도 적용할 수 있습니다. 자연어 처리 모델은 텍스트 데이터를 처리하고 이해하는데 사용되는데, 이러한 모델의 내부 동작을 설명하는 것은 매우 중요합니다. 시각 변환기 모델의 사후 설명 기법을 자연어 처리 모델에 적용할 경우, 모델이 어떻게 텍스트를 처리하고 예측하는지를 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 토큰 변환 효과를 측정하고 이를 텍스트 데이터에 적용하여 모델의 예측에 기여하는 단어나 구절을 식별할 수 있습니다. 또한, 다양한 계층에서의 정보 흐름을 ganzug하게 고려하여 자연어 처리 모델의 내부 동작을 설명하는 새로운 방법을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 자연어 처리 모델의 해석 가능성을 향상시키고 모델의 신뢰성을 높일 수 있습니다.