Az NYTK-NerKor több szempontú kiértékelése

Cikkünkben az NYTK-NerKor korpusz kiértékelését mutatjuk be több rendszer segítségével. Azt vizsgáljuk, hogy az egymillió tokent tartalmazó, műfajilag heterogén, szabadon elérhető gold standard adathalmaz mennyire használható magyar nyelvű tulajdonnév-felismerő rendszerek fejlesztéséhez. A kiértékel...

Teljes leírás

Elmentve itt :
Bibliográfiai részletek
Szerzők: Simon Eszter
Vadász Noémi
Lévai Dániel
Nemeskey Dávid Márk
Orosz György
Szántó Zsolt
Testületi szerző: Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (18.) (2022) (Szeged)
Dokumentumtípus: Könyv része
Megjelent: 2022
Sorozat:Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia 18
Kulcsszavak:Nyelvészet - számítógép alkalmazása, Korpusz - nyelvészet
Tárgyszavak:
Online Access:http://acta.bibl.u-szeged.hu/75889
Leíró adatok
Tartalmi kivonat:Cikkünkben az NYTK-NerKor korpusz kiértékelését mutatjuk be több rendszer segítségével. Azt vizsgáljuk, hogy az egymillió tokent tartalmazó, műfajilag heterogén, szabadon elérhető gold standard adathalmaz mennyire használható magyar nyelvű tulajdonnév-felismerő rendszerek fejlesztéséhez. A kiértékeléshez négy különböző rendszert használtunk: a CRFsuite-ot, a magyar spaCy-t, a Stanzát és az emBERT-et. Cikkünkben ismertetjük az egyes rendszerek által elért eredményeket, melyeket össze is hasonlítunk. Az eredmények azt mutatják, hogy az NYTK-NerKor és a Szeged NER korpusz együttes használata még stabilabb modelleket eredményezhet, valamint hogy az NYTK-NerKoron tanítva a rendszerek nagyobb általánosító képességgel rendelkeznek, ami ahhoz kell, hogy egy azelőtt nem látott szövegben jól azonosítsák a neveket.
Terjedelem/Fizikai jellemzők:403-416
ISBN:978-963-306-848-9