A oclusão pode facilitar a compreensão humana? Avaliação de explicabilidade no reconhecimento de entidades nomeadas - Gomes, Alexandre Augusto Aguiar; Braga, Leonidas J. F.; Azevedo, Marcos P. C.; Assunção, Gabriel; Carvalho, Arthur; Brandão, Michele A.; Dalip, Daniel H.; Pádua, Flávio Cardeal (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2024: Anais do XXIII Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2024)
Técnicas de Explicabilidade são métodos que auxiliam usuários a entender os resultados de um modelo de aprendizado de máquina. Nesse contexto, este trabalho investiga se a técnica de explicabilidade de Oclusão consegue gerar respostas similares às esperadas por humanos na classificação de palavras para o Reconhecimento de Entidades Nomeadas. Para isso, utilizou-se uma LSTM bidirecional e o conjunto de dados CoNLL 2003, bem como foi utilizado a anotação manual de 849 sentenças criando-se, assim, uma base de dados de referência. Os resultados mostram que a Oclusão é capaz de indicar pelo menos uma palavra relevante e compatível com a compreensão humana.