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 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