व्याख्या योग्य नामित इकाई पहचान
व्याख्या योग्य नामित इकाई पहचान (XAI-NER) एक मानक NER मॉडल — सामान्यतः BERT-आधारित या BiLSTM-CRF अनुक्रम लेबलर — को LIME, SHAP, ध्यान विज़ुअलाइज़ेशन, या ग्रेडिएंट-आधारित सालिएंसी जैसी पश्च-स्थ या आंतरिक व्याख्यात्मक तकनीकों के साथ जोड़ती है ताकि यह पता लगाया जा सके कि प्रत्येक टोकन को एक विशेष इकाई लेबल क्यों सौंपा गया था। यह पारदर्शिता नैदानिक पाठ, कानूनी दस्तावेजों और बायोमेडिकल साहित्य जैसे उच्च-दांव वाले डोमेन में आवश्यक है।
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स्रोत
- 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/hi/deep-learning/explainable-named-entity-recognition
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