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 |
Tartalmi kivonat: | 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. |
---|---|
Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 409-418 |
ISBN: | 978-963-306-719-2 |