Gondolatok a gondola-tokról : morfológiai annotációt javító módszerek tesztelése gold standard korpuszon

Kutatásunk célja az volt, hogy csökkentsük az emberi annotációs munka mennyiségét a gold standard korpusz projektünkben. A cikkben (egy baseline mellett) három egyszerűen kivitelezhető módszert vizsgáltunk meg, amely alkalmas lehet az annotálási hibák megtalálására. A cél elsősorban a magas fedés: olyan módszert keresünk, amely úgy szűkíti le a második annotátor által áttekintendő tokenek körét, hogy a lehető legtöbb hibát lefedje. A három módszer eredményeit összegezve azt az eredményt kaptuk, hogy a tokenek 31,65%-át újraannotálva a szövegben előforduló annotálási hibák arányát 2%-ra csökkenthetjük, melynek közel fele csak a részletes (HuMor) elemzést érinti. Ez a munkaterhelésben lényeges csökkentést jelent, miközben magas minőséget is biztosít

Tagmondatokra bontás és NP-chunking függőségi alapon

Ebben a cikkben a tagmondatokat és a köztük lévő kapcsolat típusát a függőségi elemzés mintázataiból kíséreljük meg meghatározni. Mivel ennek a feladatnak a teszteléséhez még nincs gold sztenderd adatunk, a módszerünket kipróbáltuk egy másik feladaton, az NPchunkingon is. Ez utóbbi kiértékelésénél nehézséget okozott, hogy az elvben gold sztenderd korpuszok több hibát is tartalmaztak, mind a függőségi elemzésben, mind az NP-chunkingban. Mindezekkel együtt 89%-os f-score-t értünk el, ami ugyan elmarad a state-ot-the-arttól, de abból a szempontból mégis ígéretes, hogy ezt az eredményt egy egyszerű szabályrendszerrel értük el. Ez alapján a függőségi elemzés mintaillesztése további kutatásra érdemes módszer lehet a hasonló feladatokban

Nesze semmi, fogd meg jól! : zéró kopulák automatikus felismerése neurális gépi fordítással

Kutatásunkban a nominális mondatok zérókopula-jelenségével foglalkozunk, miszerint bizonyos default esetekben a predikatív névszók önmagukban, testes segédige jelenléte nélkül is betölthetik az állítmányi funkciót. Ennek gépi kezelésére létrehoztunk egy eszközt, amely a zéró kopulás mondatok automatikus felismerésére alkalmas, mi több képes a zéró kopulát a mondatok megfelelő helyére beilleszteni. Az általunk létrehozott eszköz in-domain, azaz a tanítóanyaggal megegyező forrásból származó tesztanyagban közel 90%-os pontossággal képes a zéró kopulák helyes beillesztésére

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 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