基于 BTPK 的基于塔木德公共宣告逻辑的可解释 NER 任务方法
计算与语言
2023-07-12 v2 人工智能
摘要
作为自然语言处理（NLP）的基本任务之一，命名实体识别（NER）是 NLP 下游任务（如信息抽取、句法分析、机器翻译等）的重要基础工具。当前命名实体识别模型的内部运行逻辑对用户而言是黑盒，因此用户无从判断哪个命名实体更具意义。因而，对用户友好的可解释识别过程对许多人十分有用。本文提出一种新颖的可解释方法 BTPK（Binary Talmudic Public Announcement Logic model，二元塔木德公共宣告逻辑模型），以基于塔木德公共宣告逻辑帮助用户理解命名实体识别任务的内部识别逻辑。BTPK 模型还能捕捉输入句子中的语义信息，即句子的上下文依赖性。我们观察到 BTPK 的公共宣告呈现了 BRNNs 的内部决策逻辑，且从 BTPK 模型获得的解释向我们展示了 BRNNs 本质上如何处理 NER 任务。
引用
@article{arxiv.2201.09523,
title = {BTPK-based interpretable method for NER tasks based on Talmudic Public Announcement Logic},
author = {Yulin Chen and Beishui Liao and Bruno Bentzen and Bo Yuan and Zelai Yao and Haixiao Chi and Dov Gabbay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09523},
year = {2023}
}
备注
10 pages