Reconocimiento de Entidades Nombradas Explicable
El Reconocimiento de Entidades Nombradas Explicable (XAI-NER) combina un modelo NER estándar — típicamente un etiquetador de secuencias basado en BERT o BiLSTM-CRF — con técnicas de explicabilidad post-hoc o intrínsecas como LIME, SHAP, visualización de atención o saliencia basada en gradientes para revelar por qué a cada token se le asignó una etiqueta de entidad particular. Esta transparencia es esencial en dominios de alto riesgo como textos clínicos, documentos legales y literatura biomédica.
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Fuentes
- Danilevsky, M., Qian, K., Aharonov, R., Katsis, Y., Kawas, B., & Sen, P. (2020). A Survey of the State of Explainable AI for Natural Language Processing. Proceedings of the 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics (AACL-IJCNLP), pp. 447–459. link ↗
- Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). "Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 1135–1144. DOI: 10.1145/2939672.2939778 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Named Entity Recognition (XAI-NER). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/explainable-named-entity-recognition
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- Clasificación basada en BERTAprendizaje profundo↔ compare
- Clasificación Explicable Basada en BERTAprendizaje profundo↔ compare
- Análisis de Sentimiento ExplicableAprendizaje profundo↔ compare
- Resumen de Texto ExplicableAprendizaje profundo↔ compare
- Transformador ExplicableAprendizaje profundo↔ compare
- Reconocimiento de entidades nombradas (NER)Minería de texto↔ compare
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