Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "dictionary learning" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Statistical proper name recognition in Polish economic texts
Autorzy:
Marcińczuk, M.
Piasecki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206385.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
proper name recognition
named entity recognition
machine learning
hidden Markov model
rule-base approach
dictionary-base approach
Opis:
In the paper we present a Proper Name Recognition algorithm based on the Hidden Markov Model (HMM). Recognition of the Proper Names (PN) is treated as the basis for Named Entity Recognition problem in general. The proposed method is based on combining domain-dependent method based on HMM with domain independent methods based on gazetteers and hand-written rules for recognition and post-processing that capture the general properties of Polish PN structure. A large gazetteer with entries described morphologically was acquired from the web. The HMM re-scoring mechanism was applied as a basis for integration of different knowledge sources in PN recognition. Results of experiments on a domain corpus of Polish stock exchange reports, used for training and testing, are presented. A cross-domain evaluation on two other corpora is also presented. Adaptability of the method was analysed by applying the trained model to two other domain corpora.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2011, 40, 2; 393-418
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Konstrukcja słownika do zautomatyzowanego rozpoznawania typu opinii biegłego rewidenta
Construction of a dictionary for automated discrimination of auditor’s opinion type
Autorzy:
Staszkiewicz, Piotr
Michalak, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/515918.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Księgowych w Polsce
Tematy:
audyt
sentyment
ton
opinia
handel algorytmiczny
uczenie maszynowe
audit opinion
sentiment
tone
algotrading
machine learning
Opis:
Artykuł przedstawia uproszczoną procedurę konstrukcji słownika tonu służącego do zautomatyzowanego rozpoznawania typu opinii biegłego rewidenta, opracowanego na podstawie opinii sporządzonych w języku polskim. Opierając się na próbie 362 opinii załączonych do sprawozdań finansowych zestawionych w okresie od 2013 roku do 2016 roku stworzono korpus językowy. Wykorzystując metody analizy tekstu i analizy korelacji oszacowano ładunki informacyjne słów na podstawie korelacji z typem opinii biegłego rewidenta. Wyniki wskazują na istotny związek opinii zmodyfikowanej (negatywnej lub z zastrzeżeniem) i tonu oraz braku takich zależności w przypadku opinii bez zastrzeżeń. Procedura tworzenia słownika oraz sam słownik mogą być zastosowane do konstruowania automatycznych algorytmów handlu akcjami.
This paper presents a simplified procedure for construction of a tone dictionary used for the automated recognition of the auditor's opinion type. The study was based on audit opinions prepared in the Polish language. Our sample consists of 362 reports for the period 2013-2016. It served as a basis for creating the language corpus. We applied text mining techniques combined with correlation analysis to assess information content of words on the basis of correlation with the type of auditor’s opinion. We have demonstrated that a modified auditor’s report (negative or qualified) has a significant correlation with tone while in the case of an unqualified opinion there is no such correlation. The procedure of dictionary creation and the dictionary itself can be used to develop automatic trading algorithms.
Źródło:
Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości; 2018, 100(156); 117-130
1641-4381
2391-677X
Pojawia się w:
Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies