Részben felügyelt tanulási módszerek a tulajdonnév felismerésben
Az általános gépi tanulás egyik paradigmája a részben felügyelt tanulás az elmúlt években ismét előtérbe került. A módszer célja a jelöletlen adatban rejlő összefüggések kihasználásával javítani a pusztán jelölt adatokat használó tanuló algoritmusokon. Más szemszögből ezen technikák alkalmazásával k...
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2007
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
5 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/58674 |
| Tartalmi kivonat: | Az általános gépi tanulás egyik paradigmája a részben felügyelt tanulás az elmúlt években ismét előtérbe került. A módszer célja a jelöletlen adatban rejlő összefüggések kihasználásával javítani a pusztán jelölt adatokat használó tanuló algoritmusokon. Más szemszögből ezen technikák alkalmazásával kevesebb annotált adattal, így kevesebb emberi élőmunka felhasználásával ugyanolyan (vagy közel ugyanolyan) pontosságú modellek építhetőek, mint a nagyobb jelölt adatbázist használó modellekkel. A számítógépes nyelvészet statisztikai megközelítéseiben a megfelelő méretű és minőségű annotált tanítókorpuszok megléte alapfeltétel. Cikkünkkel arra szeretnénk felhívni a figyelmet, hogy a részben felügyelt technikák alkalmazása mellett jelentősen kisebb méretű korpuszok kézi annotálása is elégséges. Ezt az állítást empírikusan is alátámasztjuk magyar és angol tulajdonnév-felismerési korpuszok felhasználásával. |
|---|---|
| Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 166-176 |
| ISBN: | 978-963-482-848-8 |