Egy emBERT próbáló feladat
Az utóbbi egy-két évben a mély, kontextuális szóbeágyazások kiszorították a hagyományos, kézzel összeállított feature halmazokat a legtöbb nyelvi feladatban. Ennek ellenére a magyar nyelvfeldolgozó rendszerek (e-magyar, magyarlanc) még mindig a hagyományos, kézi feature-ökkel dolgoznak. A cikkben be...
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2020
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
16 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása, Korpusz - nyelvészet |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/67653 |
| LEADER | 01430naa a2200205 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | acta67653 | ||
| 005 | 20221108114917.0 | ||
| 008 | 200505s2020 hu o 1|| zxx d | ||
| 020 | |a 978-963-306-719-2 | ||
| 040 | |a SZTE Egyetemi Kiadványok Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a zxx | ||
| 100 | 1 | |a Nemeskey Dávid Márk | |
| 245 | 1 | 0 | |a Egy emBERT próbáló feladat |h [elektronikus dokumentum] / |c Nemeskey Dávid Márk |
| 260 | |c 2020 | ||
| 300 | |a 409-418 | ||
| 490 | 0 | |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia |v 16 | |
| 520 | 3 | |a Az utóbbi egy-két évben a mély, kontextuális szóbeágyazások kiszorították a hagyományos, kézzel összeállított feature halmazokat a legtöbb nyelvi feladatban. Ennek ellenére a magyar nyelvfeldolgozó rendszerek (e-magyar, magyarlanc) még mindig a hagyományos, kézi feature-ökkel dolgoznak. A cikkben bemutatjuk az emBERT modult, amely a transformers könyvtár segítségével lehetővé teszi kontextuális szóbeágyazás-alapú osztályozók integrálását az e-magyar rendszerbe. A modult főnévi csoport- és névelemfelismerésre tanítottuk fel. A modellek mindkét feladaton javítanak az eddigi legjobb eredményeken. | |
| 695 | |a Nyelvészet - számítógép alkalmazása, Korpusz - nyelvészet | ||
| 710 | |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (16.) (2020) (Szeged) | ||
| 856 | 4 | 0 | |u http://acta.bibl.u-szeged.hu/67653/1/msznykonf_016_409-418.pdf |z Dokumentum-elérés |