Neurális entitásorientált szentimentelemző alkalmazás magyar nyelvre

Napjaink egyik kiemelkedő kutatása a szentimentelemzés. Kognitív tudományok számára fontos feladat, hogy mélyebb megértésre jussanak egy személy állapotával kapcsolatban. A nyelvtechnológia fejlődésével lehetőség nyílt a szöveges tartalmakban rejlő érzelmek, emóciók meghatározására. A szociális médi...

Teljes leírás

Elmentve itt :
Bibliográfiai részletek
Szerzők: Yang Zijian Győző
Laki László János
Testületi szerző: Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (19.)
Dokumentumtípus: Könyv része
Megjelent: 2023
Sorozat:Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia 19
Kulcsszavak:Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Tárgyszavak:
Online Access:http://acta.bibl.u-szeged.hu/78407
Leíró adatok
Tartalmi kivonat:Napjaink egyik kiemelkedő kutatása a szentimentelemzés. Kognitív tudományok számára fontos feladat, hogy mélyebb megértésre jussanak egy személy állapotával kapcsolatban. A nyelvtechnológia fejlődésével lehetőség nyílt a szöveges tartalmakban rejlő érzelmek, emóciók meghatározására. A szociális média elterjedésével és az online platformokon megjelenő tartalmak mennyiségének növekedésével egyre nagyobb igény támad a bennük lévő szentimentek automatikus elemzésére. A szentimentelemzés egyik feladata a szöveg érzelmi töltetét egy adott személyre nézve megvizsgálja, ezt hívjuk entitásorientált szentiment elemzésnek. Nyelvtechnológia szempontjából abban nehezedik a feladat, hogy először magát a személyt kell felismerni a szövegben és utána a hozzátartozó emóciót az adott környezetben. Kutatásunkban különböző neurális nyelvmodelleket finomhangoltunk entitásorientált szentimentelemzésre, majd adatkiterjesztési eljárásokkal növeltük a modellek teljesítményét. Továbbá tanulmányunkban egy olyan pipeline-t mutatunk be, amely először egy adott szövegben megkeresi a személyneveket, majd meghatározza a megtalált személynevekhez tartozó érzelmi töltetet az adott szövegkörnyezetben, majd végül az egész szövegre is megállapítja a szentimentet. A pipeline moduljai mind transzformer-alapú finomhangolt neurális modellek. Összesen három modell dolgozik az alkalmazásban. Egy névelemfelismerő, egy entitásorientált szentimentelemző és egy mondatalapú szentimentelemző modell. A pipeline-hoz készítettünk egy demo felületet is. Végül, de nem utolsó sorban kiértékeltük a pipeline teljesítményét.
Terjedelem/Fizikai jellemzők:107-117
ISBN:978-963-306-912-7