Explainable Named Entity Recognition

Explainable Named Entity Recognition (XAI-NER) menggabungkan model NER standard — lazimnya pelabel jujukan berasaskan BERT atau BiLSTM-CRF — dengan teknik kebolehterangan pasca-hoc atau intrinsik seperti LIME, SHAP, visualisasi perhatian, atau kesensitifan berasaskan kecerunan untuk mendedahkan sebab setiap token diberikan label entiti tertentu. Ketelusan ini penting dalam domain berpertaruhan tinggi seperti teks klinikal, dokumen undang-undang, dan literatur bioperubatan.