Főnévi csoportok tanulása és felismerése

Hócza András; Iván Szabolcs: Főnévi csoportok tanulása és felismerése.

Előnézet

Cikk, tanulmány, mű msznykonf_001_072-077.pdf Letöltés (1MB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

A dolgozat azt tanulmányozza, hogy főnévi szerkezetek felismerése milyen részproblémákra bontható, illetve, hogy az egyes részproblémákban, milyen elemzések, teszteredmények segítenek bennünket a továbblépésben a lehető legjobb minőségű megoldás felé. A számos megközelítési lehetőség közül mi a szabály alapú módszereket választottuk, de ez is felvet számos specifikus részproblémát. Két tanuló algoritmust alkalmaztunk szabályok előállítására. Az egyik a közismert C4.5, a másik egy saját fejlesztésű algoritmus, az RGLearn. A teszteket egy erre a célra kifejlesztett NP elemzővel végeztük. A kísérleteket és a különféle teszteket jelentős mértékben segítette a körülbelül 1,2 millió szót tartalmazó, kézzel annotált Szeged Korpusz [1], amely különböző (iskolai, szépirodalomi, számítógépes, jogi, üzleti) szövegtípusokra tartalmazza a nyelvészeti szakértők által bejelölt főnévi csoportokat. Az NP felismerésre kifejlesztett elemzőnk, szakértői szabályokkal 65%-os, környezetfüggetlen szabályokkal 85%-os, kömyezetfüggő szabályokkal 90%-os pontossággal építette fel tesztállományban található NP szerkezeteket.

Mű típusa:	Konferencia vagy workshop anyag
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
Dátum:	2003
Kötet:	1
Oldalak:	pp. 72-77
Konferencia neve:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (1.) (2003) (Szeged)
Befoglaló mű URL:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/59176/
Kulcsszavak:	Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Megjegyzések:	Bibliogr.: 77. p. ; összefoglalás magyar nyelven
Feltöltés dátuma:	2019. júl. 15. 13:30
Utolsó módosítás:	2022. nov. 08. 11:51
URI:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/59429

Bővebben:

Tétel nézet