When to cross Over? Cross-language linking using Wikipedia for VideoCLEF 2009

We describe Dublin City University (DCU)'s participation in the VideoCLEF 2009 Linking Task. Two approaches were implemented using the Lemur information retrieval toolkit. Both approaches rst extracted a search query from the transcriptions of the Dutch TV broadcasts. One method rst performed search on a Dutch Wikipedia archive, then followed links to corresponding pages in the English Wikipedia. The other method rst translated the extracted query using machine translation and then searched the English Wikipedia collection directly. We found that using the original Dutch transcription query for searching the Dutch Wikipedia yielded better results

DCU at MediaEval 2010 – Tagging task WildWildWeb

We describe our runs and results for the fixed label Wild Wild Web Tagging Task at MediaEval 2010. Our experiments indicate that including all words in the ASR transcripts of the document set results in better labeling accuracy than restricting the index to only words with recognition confidence above a fixed level. Additionally our results show that tagging accuracy can be improved by incorporating additional metadata describing the documents where it is available

Virtuális árhatás a Budapesti Értéktőzsdén = Virtual price effects on the Budapest stock exchange

Az árhatásfüggvények azt mutatják meg, hogy egy adott értékű megbízás mekkora relatív árváltozást okoz. Az árhatásfüggvény ismerete a piaci szereplők számára fontos szerepet játszik a jövőben benyújtandó ajánlataikhoz kapcsolódó árhatás előrejelzésében, a kereskedés árváltozásból eredő többletköltségének becslésében, illetve az optimális kereskedési algoritmus kialakításában. Az általunk kidolgozott módszer révén a piaci szereplők a teljes ajánlati könyv ismerete nélkül egyszerűen és gyorsan tudnak virtuális árhatásfüggvényt meghatározni, ugyanis bemutatjuk az árhatásfüggvény és a likviditási mértékek kapcsolatát, valamint azt, hogy miként lehet a Budapesti Likviditási Mérték (BLM) idősorából ár ha tás függ vényt becsülni. A kidolgozott módszertant az OTP-részvény idősorán szemléltetjük, és a részvény BLM-adatsorából a 2007. január 1-je és 2011. június 3-a közötti időszakra virtuális árhatás függvényt becsülünk. Empirikus elemzésünk során az árhatás függ vény időbeli alakulásának és alapvető statisztikai tulajdonságainak vizsgálatát végezzük el, ami révén képet kaphatunk a likviditás hiányában fellépő tranzakciós költségek múltbeli viselkedéséről. Az így kapott információk például a dinamikus portfólióoptimalizálás során lehetnek a kereskedők segítségére. / === / Price-effect equations show what relative price change a commission of a given value will have. Knowledge of price-effect equations plays an important part in enabling market players to predict the price effect of their future commissions and to develop an optimal trading algorithm. The method devised by the authors allows a virtual price-effect equation to be defined simply and rapidly without knowledge of the whole offer book, by presenting the relation between the price-effect equation and degree of liquidity, and how to estimate the price-effect equation from the time line of the Budapest Liquidity Measure (BLM). The methodology is shown using the time line for OTP shares and the virtual price-effect equation estimated for the 1 January 2007 to 3 June 2011 period from the shares BML data set. During the empirical analysis the authors conducted an examination of the tendency of the price-effect equation over time and for its basic statistical attributes, to yield a picture of the past behaviour of the transaction costs arising in the absence of liquidity. The information obtained may, for instance, help traders in dynamic portfolio optimization

Fonémaosztályok felügyelet nélküli tanulása : absztrakt

Írásunkban különféle természetes fonémaosztályok különféle felügyelet nélküli tanulóalgoritmusok általi tanulását mutatjuk be különböző korpuszokon. Ezek az algoritmusok kizárólag az egyes fonémák korpuszon belüli eloszlása alapján, mindenféle fonológiai vagy bármilyen más előzetes ismeret nélkül alkalmasak bizonyos természetes osztályok elkülönítésére

The Budapest liquidity measure and the price impact function

During the 2007/2008 global economic crisis, market liquidity became an important issue both on the field of theoretical finance and in practice. In theory market liquidity is usually being modeled with price impact functions. In this study we show how the price impact function can be estimated from order book data. Our estimation is based on the Budapest Liquidity Measure (BLM) which is a liquidity measure that captures the transaction cost nature of liquidity. The main outcome of this paper is a method with which market participants can easily estimate price impact functions. This is of major importance, as the price impact function can be a useful tool during a dynamic portfolio optimization process. The price impact functions can help investors in their trading decisions

The Budapest liquidity measure and the price impact function

During the 2007/2008 global economic crisis, market liquidity became an important issue both on the field of theoretical finance and in practice. In theory market liquidity is usually being modeled with price impact functions. In this study we show how the price impact function can be estimated from order book data. Our estimation is based on the Budapest Liquidity Measure (BLM) which is a liquidity measure that captures the transaction cost nature of liquidity. The main outcome of this paper is a method with which market participants can easily estimate price impact functions. This is of major importance, as the price impact function can be a useful tool during a dynamic portfolio optimization process. The price impact functions can help investors in their trading decisions

The Budapest liquidity measure and the price impact function

During the 2007/2008 global economic crisis, market liquidity became an important issue both on the field of theoretical finance and in practice. In theory market liquidity is usually being modeled with price impact functions. In this study we show how the price impact function can be estimated from order book data. Our estimation is based on the Budapest Liquidity Measure (BLM) which is a liquidity measure that captures the transaction cost nature of liquidity. The main outcome of this paper is a method with which market participants can easily estimate price impact functions. This is of major importance, as the price impact function can be a useful tool during a dynamic portfolio optimization process. The price impact functions can help investors in their trading decisions