Politikusok és választók - a biztosság kérdése a politikai ítéletalkotás folyamatában

Jelen tanulmány egy korábbi vizsgálat adatainak másodelemzésére épül. Az eddigi kutatás kiemelten foglalkozott a kongruitás elvével, az egyénnek egy forráshoz valamint a forrástól származó kijelentéshez való viszonyával, és igazolta, hogy a forráshoz való viszony befolyásolja a kijelentés megítélését. Ezen dolgozatban új kérdést fogalmaztunk meg, melynek alapján összevetettük a magukat biztos szavazóknak tartókat a „bizonytalanabb" választókkal. Abból a feltevésből indultunk ki, hogy a fent említett kongruitás elv határozottabban jelentkezik a biztos szavazók körében, míg a nem biztosak esetén a forrás befolyásoló hatása gyengébb. Feltételeztük továbbá, hogy a „biztosság" meghatározásában több tényező szerepet játszik (pl. a nem vagy az érdeklődési kör). Szegedi egyetemistákból álló mintán (N=277 fő), kérdőíves módszerrel vizsgáltuk meg három kijelentés elfogadottságát, úgy, hogy az adott kijelentéshez, más-más vezető politikus nevét jelöltük meg forrásként. A kapott eredmények alátámasztják azon elképzelést, mely szerint biztos szavazók esetén a kongruitás elve erőteljesebben nyilvánul meg. This study is based on a second analysis of an eárlier research's database. The previous research studied the theory of congruition, and demonstrated that the attitudes to a source affect the judgment formation about his/her political statements. This study wants to demonstrate, that the tendency mentioned above is more typical by the electors with exact opinion, than by more indecisive electors. Moreover it supposes, that certain factors affect the resolution of an elector, like the gender or the range of interests. It examines with a questionnaire three statements' acceptance on a sample of 277 students of the University of Szeged, the statements are connected to different politicians. The results supports our hypothesis, that the theory of congruition can be detected rather by the electors with exact opinion

Robosztus objektumfelismerés mobil robotokhoz, Kinect szenzor segítségével

Geometriai jellemzőkkel megadott objektumdefiníció alapú objektum felismerő rendszer LabVIEW-ban kódolva, ahol a felvételeket Kintect szenzorral oldottuk meg

Kóla, politika, sült krumpli, avagy a politikai ítéletalkotás külső és belső tényezői

Döntési és ítéletalkotási folyamatainkra bizonyos külső és belső tényezők különböző mértékben gyakorolnak hatást. Tanulmányunkban ezek közül kiemelten foglalkozunk az asszimilációs és kontraszthatás befolyásával politikai kijelentések megítélése esetén. A magyar kulturális hagyományokat, illetve az ezekkel kapcsolatos vizsgálatokat figyelembe véve feltételezzük, hogy hazánkban inkább elutasító magatartás jelenik politikai vélemények megítélésekor. Hipotézisként fogalmaztuk meg továbbá, hogy ezen kijelentések forrásának, különböző konkrétsági fokának megjelölése eltérő elfogadási arányokat eredményez. Certain internal and external factors affect our judgment formation to different degrees. This study focuses on the influence of the assimilative and contrast effects on judgment formation about political statements. Taking into consideration the Hungarian cultural traditions and the related research, we will demonstrate that in Hungary, as opposed to the findings of research conducted in the Unites States, rejective attitude is more prevalent in judgment formation about political opinions. We extend our hypothesis with the supposal that the amount of information given about the source of these political opinions affects the proportions of acceptance and rejection

Női és férfi kéz a betegellátás szolgálatában – ápolástörténeti kitekintés

Az ápolás egyidős az emberiség létezésével, ennél fogva alapjai mélyen gyökereznek történelmünkben. A társadalomfejlődéssel párhuzamosan ismeretanyaga folyamatosan bővült és jelentős mérföldköveinek tükrében vált mára önálló tudománnyá. Az első írásos feljegyzések az Ókorból származnak, és egészen Kr.e. 250-ig Indiába vezetnek vissza, ugyanis itt nyílt meg az első ápoló iskola. Az idő múlásával, a történelmi korok váltakozásával az ápolás és betegellátás óriási változásokon ment keresztül

HuSpaCy : an industrial-strength Hungarian natural language processing toolkit

Although there are a couple of open-source language processing pipelines available for Hungarian, none of them satisfies the requirements of today’s NLP applications. A language processing pipeline should consist of close to state-of-the-art lemmatization, morphosyntactic analysis, entity recognition and word embeddings. Industrial text processing applications have to satisfy non-functional software quality requirements, what is more, frameworks supporting multiple languages are more and more favored. This paper introduces HuSpaCy, an industryready Hungarian language processing toolkit. The presented tool provides components for the most important basic linguistic analysis tasks. It is open-source and is available under a permissive license. Our system is built upon spaCy’s NLP components resulting in an easily usable, fast yet accurate application. Experiments confirm that HuSpaCy has high accuracy while maintaining resource-efficient prediction capabilities

Hybrid lemmatization in HuSpaCy

Lemmatization is still not a trivial task for morphologically rich languages. Previous studies showed that hybrid architectures usually work better for these languages and can yield great results. This paper presents a hybrid lemmatizer utilizing both a neural model, dictionaries and hand-crafted rules. We introduce a hybrid architecture along with empirical results on a widely used Hungarian dataset. The presented methods are published as three HuSpaCy models.Comment: published at the conference XIX. Magyar Sz\'am\'it\'og\'epes Nyelv\'eszeti Konferencia (XIX. Hungarian Computational Linguistics Conference

Advancing Hungarian Text Processing with HuSpaCy: Efficient and Accurate NLP Pipelines

This paper presents a set of industrial-grade text processing models for Hungarian that achieve near state-of-the-art performance while balancing resource efficiency and accuracy. Models have been implemented in the spaCy framework, extending the HuSpaCy toolkit with several improvements to its architecture. Compared to existing NLP tools for Hungarian, all of our pipelines feature all basic text processing steps including tokenization, sentence-boundary detection, part-of-speech tagging, morphological feature tagging, lemmatization, dependency parsing and named entity recognition with high accuracy and throughput. We thoroughly evaluated the proposed enhancements, compared the pipelines with state-of-the-art tools and demonstrated the competitive performance of the new models in all text preprocessing steps. All experiments are reproducible and the pipelines are freely available under a permissive license.Comment: Submitted to TSD 2023 Conferenc

Hybrid lemmatization in HuSpaCy

Lemmatization is still not a trivial task for morphologically rich languages. Previous studies showed that hybrid architectures usually work better for these languages and can yield great results. This paper presents a hybrid lemmatizer utilizing both a neural model, dictionaries and hand-crafted rules. We introduce a hybrid architecture along with empirical results on a widely used Hungarian dataset. The presented methods are published as three HuSpaCy models