Részben felügyelt tanulási módszerek a tulajdonnév felismerésben

Farkas Richárd: Részben felügyelt tanulási módszerek a tulajdonnév felismerésben.

Előnézet

Cikk, tanulmány, mű msznykonf_005_166-176.pdf Letöltés (282kB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

Az általános gépi tanulás egyik paradigmája a részben felügyelt tanulás az elmúlt években ismét előtérbe került. A módszer célja a jelöletlen adatban rejlő összefüggések kihasználásával javítani a pusztán jelölt adatokat használó tanuló algoritmusokon. Más szemszögből ezen technikák alkalmazásával kevesebb annotált adattal, így kevesebb emberi élőmunka felhasználásával ugyanolyan (vagy közel ugyanolyan) pontosságú modellek építhetőek, mint a nagyobb jelölt adatbázist használó modellekkel. A számítógépes nyelvészet statisztikai megközelítéseiben a megfelelő méretű és minőségű annotált tanítókorpuszok megléte alapfeltétel. Cikkünkkel arra szeretnénk felhívni a figyelmet, hogy a részben felügyelt technikák alkalmazása mellett jelentősen kisebb méretű korpuszok kézi annotálása is elégséges. Ezt az állítást empírikusan is alátámasztjuk magyar és angol tulajdonnév-felismerési korpuszok felhasználásával.

Mű típusa:	Konferencia vagy workshop anyag
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
Dátum:	2007
Kötet:	5
ISBN:	978-963-482-848-8
Oldalak:	pp. 166-176
Konferencia neve:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (5.) (2007) (Szeged)
Befoglaló mű URL:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/58546/
Kulcsszavak:	Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Megjegyzések:	Bibliogr.: p. 175-176. ; összefoglalás magyar nyelven
Feltöltés dátuma:	2019. jún. 18. 12:54
Utolsó módosítás:	2022. nov. 08. 11:50
URI:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/58674

Bővebben:

Tétel nézet