Automatikus hibajavítás statikus szövegeken
Kutatásunk célja egy olyan neurális hálózat alapú automatikus hibajavító eszköz létrehozása, amely képes a korpuszok sztenderdizálására. A különböző nyelvtechnológiai feladatok modelljeinek betanításához fontos, hogy a tanítókorpuszok minél kevesebb zajt illetve hibát tartalmazzanak, hiszen a gyenge...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2021
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
17 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Tárgyszavak: | |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/73372 |
| LEADER | 02218naa a2200289 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | acta73372 | ||
| 005 | 20221108114912.0 | ||
| 008 | 210928s2021 hu o 1|| hun d | ||
| 020 | |a 978-963-306-781-9 | ||
| 040 | |a SZTE Egyetemi Kiadványok Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hun | ||
| 100 | 1 | |a Gulás Máté | |
| 245 | 1 | 0 | |a Automatikus hibajavítás statikus szövegeken |h [elektronikus dokumentum] / |c Gulás Máté |
| 260 | |c 2021 | ||
| 300 | |a 243-252 | ||
| 490 | 0 | |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia |v 17 | |
| 520 | 3 | |a Kutatásunk célja egy olyan neurális hálózat alapú automatikus hibajavító eszköz létrehozása, amely képes a korpuszok sztenderdizálására. A különböző nyelvtechnológiai feladatok modelljeinek betanításához fontos, hogy a tanítókorpuszok minél kevesebb zajt illetve hibát tartalmazzanak, hiszen a gyenge minőségű tanítókorpuszok rendszerint rosszabb eredményekhez vezethetnek. Az interneten elérhető szövegek nagy része informális, nem ellenőrzött forrásból (pl. közösségi média, fórumok) származik. Tanulmányunkban a közösségi médiában gyakran előforduló gyakori hibákra fókuszálunk. Célunk feltárni és elemezni a hibatípusokat, majd az előfordulásuk alapján statisztikát készíteni. A kiszámolt hiba-előfordulások arányát felhasználjuk egy hibajavító modell tanítására. Kutatásunkban egy transzformer modellen alapuló neurális gépi fordító rendszert használtunk fel a hibajavító modell tanítására. Eredményeink azt mutatják, hogy a neurális gépi fordítás módszere alkalmas a feladatra, azonban több olyan hibatípus is létezik, amelyek további kutatást igényelnek. | |
| 650 | 4 | |a Természettudományok | |
| 650 | 4 | |a Számítás- és információtudomány | |
| 650 | 4 | |a Bölcsészettudományok | |
| 650 | 4 | |a Nyelvek és irodalom | |
| 695 | |a Nyelvészet - számítógép alkalmazása | ||
| 700 | 0 | 2 | |a Yang Zijian Győző |e aut |
| 700 | 0 | 2 | |a Dömötör Andrea |e aut |
| 700 | 0 | 2 | |a Laki László János |e aut |
| 710 | |a Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (17.) (2021) (Szeged) | ||
| 856 | 4 | 0 | |u http://acta.bibl.u-szeged.hu/73372/1/msznykonf_017_243-252.pdf |z Dokumentum-elérés |