Informacja

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

Wyszukujesz frazę "language classification" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
W kierunku automatycznej klasyfikacji języków naturalnych
Autorzy:
Handzel, Zbigniew
Gajer, Mirosław
Grabiński, Tadeusz
Luty, Zbigniew
Surowiec, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2147414.pdf
Data publikacji:
2021-12-06
Wydawca:
Wyższa Szkoła Ekonomii i Informatyki w Krakowie
Tematy:
przetwarzanie języka naturalnego
lingwistyka komputerowa
klasyfikacja języków
computational linguistics
natural language processing
language classification
Opis:
Streszczenie: Klasyfikacja języków naturalnych jest jednym z głównych zadań językoznawstwa. Spośród różnych typów klasyfikacji języków najbardziej wiarygodną i miarodajną wydaje się być klasyfikacja typologiczna, która łączy języki w jednostki większego rzędu na podstawie podobieństwa ich cech strukturalnych. Podobieństwo typologiczne języków może być wynikiem zarówno ich pochodzenia od wspólnego przodka, czyli prajęzyka, jak i występujących zapożyczeń międzyjęzykowych dotyczących zarówno leksyki, jak i struktur składniowych. W artykule zamieszczono propozycję budowy systemu przeznaczonego do realizacji automatycznej klasyfikacji języków naturalnych ze względu na ich stopień podobieństwa typologicznego. Opracowany przez autorów system uwzględnia obecnie 72 języki należące głównie do indoeuropejskiej rodziny językowej. W systemie uwzględniono ponadto kilka języków należących do innych rodzin językowych oraz wybrane języki sztuczne typu naturalistycznego. Autorzy zaprezentowali program komputerowy służący do wyznaczania liczbowej miary stopnia wzajemnego podobieństwa systemów zaimków osobowych występujących w różnych językach świata. W przyszłości planowana jest budowa analogicznych systemów przeznaczonych do wyznaczania miary podobieństwa języków na podstawie automatycznej analizy wzorców koniugacyjnych czasowników oraz wzorców deklinacyjnych rzeczowników i przymiotników wybranych języków
Classification of natural languages is one of the main tasks of linguistics. Of the various types of language classification, the most reliable and authoritative seems to be the typological classification, which combines languages into units of a higher order on the basis of similarity of their structural features. The typological similarity of languages may be a result of both their origin from a common ancestor, i.e. a proto-language, and interlingual borrowings concerning both lexis and syntactic structures. The paper presents a proposal for the construction of a system intended for the automatic classification of natural languages according to their degree of typological similarity. The system developed by the authors currently includes 72 languages belonging mainly to the Indo-European language family. The system also includes several languages belonging to other language families and selected artificial languages of a naturalistic type. The authors have presented a computer programme for determining a numerical measure of the degree of mutual similarity between the systems of personal pronouns occurring in different languages of the world. In the future it is planned to build analogous systems to determine the measure of similarity between languages on the basis of automatic analysis of verb conjugation patterns and declension patterns of nouns and adjectives of selected languages.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie; 2021, 17; 53-70
1734-5391
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Towards textual data augmentation for neural networks: synonyms and maximum loss
Autorzy:
Jungiewicz, Michał
Smywiński-Pohl, Aleksander
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305750.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
deep learning
data augmentation
neural networks
natural language processing
sentence classification
Opis:
Data augmentation is one of the ways to deal with labeled data scarcity and overfitting. Both of these problems are crucial for modern deep-learning algorithms, which require massive amounts of data. The problem is better explored in the context of image analysis than for text; this work is a step forward to help close this gap. We propose a method for augmenting textual data when training convolutional neural networks for sentence classification. The augmentation is based on the substitution of words using a thesaurus as well as Princeton University's WordNet. Our method improves upon the baseline in most of the cases. In terms of accuracy, the best of the variants is 1.2% (pp.) better than the baseline.
Źródło:
Computer Science; 2019, 20 (1); 57-83
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ontology Extraction from Software Requirements Using Named-Entity Recognition
Autorzy:
Kocerka, Jerzy
Krześlak, Michał
Gałuszka, Adam
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2201736.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
engineering requirements
ontology extraction
named-entity recognition
classification and terminology
terminology
natural language processing
NLP
Opis:
With the software playing a key role in most of the modern, complex systems it is extremely important to create and keep the software requirements precise and non-ambiguous. One of the key elements to achieve such a goal is to define the terms used in a requirement in a precise way. The aim of this study is to verify if the commercially available tools for natural language processing (NLP) can be used to create an automated process to identify whether the term used in a requirement is linked with a proper definition. We found out, that with a relatively small effort it is possible to create a model that detects the domain specific terms in the software requirements with a precision of 87 %. Using such model it is possible to determine if the term is followed by a link to a definition.
Źródło:
Advances in Science and Technology. Research Journal; 2022, 16, 3; 207--212
2299-8624
Pojawia się w:
Advances in Science and Technology. Research Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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