BTPK-based interpretable method for NER tasks based on Talmudic Public Announcement Logic

要約

自然言語処理 (NLP) の基本タスクの 1 つである固有表現認識 (NER) は、情報抽出、構文分析、機械翻訳などの NLP の下流タスクにとって重要な基本ツールです。
現在の名前実体認識モデルの内部操作ロジックはユーザーにとってブラックボックスであるため、ユーザーにはどの名前実体がより意味があるかを判断する根拠がありません。
したがって、ユーザーフレンドリーで説明可能な認識プロセスは、多くの人にとって非常に役立つでしょう。
この論文では、タルムードの公開アナウンスロジックに基づく名実体認識タスクの内部認識ロジックをユーザーが理解するのに役立つ、新しい解釈可能な方法であるBTPK（バイナリタルムードの公開アナウンスロジックモデル）を提案します。
BTPK モデルは、入力文の意味情報、つまり文の文脈依存性もキャプチャできます。
私たちは、BTPK の公表が BRNN の内部決定ロジックを示していることを観察し、BTPK モデルから得られた説明は、BRNN が基本的に NER タスクをどのように処理するかを示しています。

要約(オリジナル)

As one of the basic tasks in natural language processing (NLP), named entity recognition (NER) is an important basic tool for downstream tasks of NLP, such as information extraction, syntactic analysis, machine translation and so on. The internal operation logic of current name entity recognition model is black-box to the user, so the user has no basis to determine which name entity makes more sense. Therefore, a user-friendly explainable recognition process would be very useful for many people. In this paper, we propose a novel interpretable method, BTPK (Binary Talmudic Public Announcement Logic model), to help users understand the internal recognition logic of the name entity recognition tasks based on Talmudic Public Announcement Logic. BTPK model can also capture the semantic information in the input sentences, that is, the context dependency of the sentence. We observed the public announcement of BTPK presents the inner decision logic of BRNNs, and the explanations obtained from a BTPK model show us how BRNNs essentially handle NER tasks.

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