Word embedding-based task adaptation from English to Hungarian

Szántó Zsolt; García Carlos Ricardo Collazos; Farkas Richárd: Word embedding-based task adaptation from English to Hungarian.

Előnézet

Cikk, tanulmány, mű msznykonf_013_287-295.pdf Letöltés (977kB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

In commercial Natural Language Processing (NLP) solutions, we frequently face the problem, that a particular NLP application has to work on several languages. Usually the solution is first developed on a single language – the source language – then it is adapted to the other languages – the target languages . In this paper, we introduce experimental results on English to Hungarian adaptation of document classification tasks. In our setting, only an English training dataset is available and our aim is to get a classifier which works on Hungarian documents. We experimented comparatively with two different approaches for word embedding-based language adaptation methods and evaluated them along with monolingual methods in a sentiment classification and a topic classification dataset.

Mű típusa:	Konferencia vagy workshop anyag
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
Dátum:	2017
Kötet:	13
ISBN:	978-963-306-518-1
Oldalak:	pp. 287-295
Konferencia neve:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (13.) (2017) (Szeged)
Befoglaló mű URL:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/58554/
Kulcsszavak:	Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Megjegyzések:	Bibliogr.: 295. p. ; összefoglalás angol nyelven
Feltöltés dátuma:	2019. júl. 02. 14:36
Utolsó módosítás:	2022. nov. 08. 11:49
URI:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/59017

Bővebben:

Tétel nézet