Machine learningDeep learning / NLP / CV

Recunoaștere Explicabilă a Entităților Numite

Recunoașterea Explicabilă a Entităților Numite (XAI-NER) combină un model NER standard — de obicei un etichetator de secvențe bazat pe BERT sau BiLSTM-CRF — cu tehnici de explicabilitate post-hoc sau intrinseci, cum ar fi LIME, SHAP, vizualizarea atenției sau saliența bazată pe gradienți, pentru a dezvălui de ce fiecărui token i-a fost atribuită o anumită etichetă de entitate. Această transparență este esențială în domenii cu mize mari, cum ar fi textul clinic, documentele juridice și literatura biomedicală.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Surse

  1. 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
  2. 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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Named Entity Recognition (XAI-NER). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/deep-learning/explainable-named-entity-recognition

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat de

ScholarGateExplainable Named Entity Recognition (Explainable Named Entity Recognition (XAI-NER)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/deep-learning/explainable-named-entity-recognition · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026