Statistical named entity recognition for Hungarian

Farkas Richárd; Szarvas György: Statistical named entity recognition for Hungarian.

Előnézet

Cikk, tanulmány, mű msznykonf_002_346.pdf Letöltés (187kB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

In this paper, we present decision tree based statistical Named Entity recognizer system for Hungarian. The model was trained and tested on a segment of the Szeged Corpus, containing short business news articles, collected from MTI (Hungarian News Agency, www.mti.hul. We applied C4.5 for classificaton, and examined the accuracy of the system using training sets of different sizes. For this task we used only numerically encodable information (we excluded the word form itself), which contained some orthographical rules specific to Hungarian, but we trained for the recognition of foreign language proper nouns appearing frequently in business news as well. During the experiments the best results showed an accuracy of 89.6% F measure.

Mű típusa:	Konferencia vagy workshop anyag
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
Dátum:	2004
Kötet:	2
Oldalak:	p. 346
Konferencia neve:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (2.) (2004) (Szeged)
Befoglaló mű URL:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/59177/
Kulcsszavak:	Nyelvészet - számítógép alkalmazása - előadáskivonat
Feltöltés dátuma:	2019. júl. 16. 11:19
Utolsó módosítás:	2022. nov. 08. 11:51
URI:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/59278

Bővebben:

Tétel nézet