43 research outputs found
HunEmBERT: a fine-tuned BERT-model for classifying sentiment and emotion in political communication
KözĂ©rthetĹ‘sĂ©g mint osztályozási problĂ©ma (?) - gĂ©pi tanulási kĂsĂ©rlet kĂ©zzel cĂmkĂ©zett korpuszon
CikkĂĽnkben bemutatjuk a laikusoknak cĂmzett hivatalos szövegek osztályozási kĂsĂ©rletĂ©t felĂĽgyelt gĂ©pi tanulĂł algoritmusok segĂtsĂ©gĂ©vel. Vizsgálatunkhoz szakĂ©rtĹ‘k által, kĂ©zzel kĂ©szĂtett korpuszt használunk, amely közĂ©rthetĹ‘re fogalmazott Ă©s mĂ©g átfogalmazás elĹ‘tt állĂł mondatokat tartalmazott. CĂ©lunk ezzel egy olyan gĂ©pi tanult modell kĂ©szĂtĂ©se, amely alkalmas lehet a szakĂ©rtĹ‘k figyelmĂ©t felhĂvni azon mondatokra egy-egy hivatalos szövegben, amelyek további megfontolást Ă©rdemelnek a szöveg közĂ©rthetĹ‘bbre alakĂtása során, ezzel gyorsĂtva a szakĂ©rtĹ‘i munkát. A kĂsĂ©rletet pilot jelleggel vĂ©gezzĂĽk, az eredmĂ©nyek fĂĽggvĂ©nyĂ©ben korszerűbb mĂłdszerek (pl. LSTM, BERT) esetleges kiprĂłbálása elĹ‘tt, a tapasztalatokat pedig a fentiek szerinti bináris klasszifikáciĂłs problĂ©mára jellemzĹ‘en Ă©rtĂ©keljĂĽk
Névelem-felismerés magyar nyelvű jogi szövegeken
A jelen tanulmányban a névelem-felismerés hatékonyságának
elemzĂ©sĂ©re teszek kĂsĂ©rletet jogi szövegek terĂĽletĂ©n. A vizsgálat során
részletesebb elemzésnek vetem alá a két elemzőt: a magyarlanc nyelvi
elemzőt és a szintén az MTA-SzTE Mesterséges Intelligencia Kutatócsoport fejlesztette korábbi tulajdonnév-felismerő kimenetét. Elsőként röviden ismertetem a jelen elemzés szempontjából lényeges szakirodalmi
hátteret. Ezt követĹ‘en a vizsgálat tárgyát kĂ©pezĹ‘ adatok kvantitatĂv elemzĂ©sĂ©re tĂ©rek ki bĹ‘vebben. A tanulmány következĹ‘ rĂ©szĂ©ben nĂ©hány reprezentatĂv, problĂ©más esetet Ă©s ezekre vonatkozĂł megoldási javaslatot ismertetek, amelyeket vĂ©gĂĽl a további kutatási irányok meghatározása
követ
A MÉM NAK genetikus talajtérkép bemutatása és talajosztályozási kategóriáinak elemzése
Tanulmányunkban a Nemzeti Élelmiszerlánc-biztonsági Hivatal (NÉBIH) egyik jogelĹ‘dje, a MezĹ‘gazdasági Ă©s ÉlelmezĂ©sĂĽgyi MinisztĂ©rium NövĂ©nyvĂ©delmi Ă©s AgrokĂ©miai Központ (MÉM NAK) által kĂ©szĂtett genetikus talajtĂ©rkĂ©p digitális állományát mutatjuk be. Az 1983-ban elkĂ©szĂĽlt MÉM NAK talajtĂ©rkĂ©p az egyetlen olyan országos (1:200.000 mĂ©retarányĂş) kartográfiai munka, amely a jelenleg Ă©rvĂ©nyes talajosztályozási rendszerĂĽnkbĹ‘l mind a 9 talaj fĹ‘tĂpust, a 40 talajtĂpusbĂłl 36-ot, Ă©s a 86 altĂpusbĂłl 70-et jelenĂt meg, továbbá informáciĂłval szolgál 28 kĂĽlönfĂ©le talajkĂ©pzĹ‘ kĹ‘zetrĹ‘l Ă©s 9 fizikai fĂ©lesĂ©gĂ©rĹ‘l is.
A vektoros tĂ©rinformatikai állomány elsĹ‘ verziĂłja a 2000-es Ă©vek vĂ©gĂ©n, a NövĂ©ny- Ă©s TalajvĂ©delmi Központi Szolgálat koordinálásával kĂ©szĂĽlt el. A Genetikus talajtĂ©rkĂ©p javĂtásával jött lĂ©tre a dolgozatban bemutatott állomány, amelyet kiválasztott terĂĽleteken a földrajzi tájbeosztás közĂ©ptájai Ă©s az SRTM modell magasság adatai segĂtsĂ©gĂ©vel Ă©rtĂ©keltĂĽnk Ă©s az Agrotopográfiai (AGROTOPO) Adatbázis vektoros állományának talajinformáciĂłival hasonlĂtottuk össze. A genetikus talajtĂ©rkĂ©p az országos talajtĂ©rkĂ©pek evolĂşciĂłjának fontos állomása. STEFANOVITS Ă©s SZĹ°CS tĂ©rkĂ©pĂ©t tekinthetjĂĽk a jelenkori talajosztályozás szerinti talajtĂ©rkĂ©pezĂ©s elsĹ‘ kartográfiai összegzĂ©sĂ©nek, az AGROTOPO ezt adat tartalmában Ă©s a rajzolat rĂ©szletessĂ©gĂ©ben továbbfejlesztette, majd a MÉM NAK talajtĂ©rkĂ©p a talajosztályozási egysĂ©gek ábrázolása tekintetĂ©ben jelentett elĹ‘relĂ©pĂ©st. A MÉM NAK genetikus talajtĂ©rkĂ©p alapot nyĂşjthat koncepcionális talajtĂ©rkĂ©pek elkĂ©szĂtĂ©sĂ©hez Ă©s minden olyan munkához, amelyben a talajosztályozási kategĂłriákat Ă©rintĹ‘ tematikus rĂ©szletessĂ©ge elĹ‘nyt jelent
HunEmPoli : magyar nyelvű, részletesen annotált emóciókorpusz
CikkĂĽnkben egy rĂ©szletesen annotált, emĂłciĂłelemzĂ©sre használhatĂł korpuszt mutatunk be, amely a projekthez kidolgozott emĂłciĂłkategĂłriarendszer szerint, tagmondat szinten kerĂĽlt annotálásra, alapját pedig 1008 db az OrszággyűlĂ©s ĂĽlĂ©sein 2014 Ă©s 2018 között elhangzott napirend elĹ‘tti felszĂłlalás szabadon elĂ©rhetĹ‘ szövege jelentette, összesen 764008 token terjedelemben. Munkánkban rĂ©szletesen ismertetjĂĽk az alkalmazott kategĂłriákat, az annotás menetĂ©t, közöljĂĽk az alapvetĹ‘ korpuszstatisztikai Ă©s minĹ‘sĂ©gbiztosĂtási adatokat, valamint pĂ©ldát mutatunk arra, hogyan használhatĂł a lĂ©terehozott korpusz gĂ©pi Ă©rzelem- vagy szentimentazonosĂtásra
Szövegaugmentálási mĂłdszerek összehasonlĂtása politikai szövegek szentimentanalĂzise során
CikkĂĽnkben bemutatjuk a gĂ©pi tanĂtási feladatokban gyakran elĹ‘fordulĂł kiegyensĂşlyozatlan tanĂtĂłhalmaz problĂ©ma egy lehetsĂ©ges megoldását az alacsony elemszámĂş kategĂłriák szöveg-augmentálásával. Az összevethetĹ‘sĂ©g Ă©rdekĂ©ben egyszerű szövegaugmentálási technikákkal (EDA) Ă©s egy szĂłvektor alapĂş mĂłdszerrel is kĂsĂ©rletet teszĂĽnk. A mĂłdszerek hatĂ©konyságát politikai domĂ©nbe tartozĂł szövegek szentimentelemzĂ©si feladatán teszteljĂĽk, amihez a TK-MILAB szentiment korpusz egy kisebb szeletĂ©t használjuk. Az alulreprezentált kategĂłria bĹ‘vĂtĂ©sĂ©vel elĂ©rt eredmĂ©nyeket a kiváltott F-Ă©rtĂ©k változás fĂĽggvĂ©nyĂ©ben Ă©rtĂ©keljĂĽk
Can Triplet Loss Be Used for Multi-Label Few-Shot Classification? A Case Study
Few-shot learning is a deep learning subfield that is the focus of research nowadays. This paper addresses the research question of whether a triplet-trained Siamese network, initially designed for multi-class classification, can effectively handle multi-label classification. We conducted a case study to identify any limitations in its application. The experiments were conducted on a dataset containing Hungarian legal decisions of administrative agencies in tax matters belonging to a major legal content provider. We also tested how different Siamese embeddings compare on classifying a previously non-existing label on a binary and a multi-label setting. We found that triplet-trained Siamese networks can be applied to perform classification but with a sampling restriction during training. We also found that the overlap between labels affects the results negatively. The few-shot model, seeing only ten examples for each label, provided competitive results compared to models trained on tens of thousands of court decisions using tf-idf vectorization and logistic regression