Informacja

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

Wyszukujesz frazę "natural language processing" wg kryterium: Wszystkie pola


Tytuł:
A blackboard system for generating poetry
Autorzy:
Misztal-Radecka, J.
Indurkhya, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305325.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
poetry generation
computational creativity
natural language processing
multi-agent system
Opis:
We present a system to generate poems based on the information extracted from input text such as blog posts. Our design uses the blackboard architecture, in which independent specialized modules cooperate during the generation process by sharing a common workspace known as the blackboard. Each module is responsible for a particular task while generating poetry. Our implementation incorporates modules that retrieve information from the input text, generate new ideas, or select the best partial solutions. These distinct modules (experts) are implemented as diverse computational units that make use of lexical resources, grammar models, sentiment-analyzing tools, and languageprocessing algorithms. A control module is responsible for scheduling actions on the blackboard. We argue that the blackboard architecture is a promising way of simulating creative processes because of its flexibility and compliance with the Global Workspace Theory of mind. The main contribution of this work is the design and prototype implementation of an extensible platform for a poetry-generating system that may be further extended by incorporating new experts as well as some existing poetrygenerating systems as parts of the blackboard architecture. We claim that this design provides a powerful tool for combining many of the existing efforts in the domain of automatic poetry generation.
Źródło:
Computer Science; 2016, 17 (2); 265-294
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptive information extraction from structured text documents
Autorzy:
Ożdżyński, P.
Zakrzewska, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/95029.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
natural language processing
information extraction
tagging
named entity recognition
przetwarzanie języka naturalnego
zdobywanie informacji
tagowanie
Opis:
Effective analysis of structured documents may decide on management information systems performance. In the paper, an adaptive method of information extraction from structured text documents is considered. We assume that documents belong to thematic groups and that required set of information may be determined ”apriori”. The knowledge of document structure allows to indicate blocks, where certain information is more probable to appear. As the result structured data, which can be further analysed are obtained. The proposed solution uses dictionaries and flexion analysis, and may be applied to Polish texts. The presented approach can be used for information extraction from official letters, information sheets and product specifications.
Źródło:
Information Systems in Management; 2014, 3, 4; 261-272
2084-5537
2544-1728
Pojawia się w:
Information Systems in Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptive Rider Feedback Artificial Tree Optimization-Based Deep Neuro-Fuzzy Network for Classification of Sentiment Grade
Autorzy:
Jasti, Sireesha
Kumar, G.V.S. Raj
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2200961.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
deep learning network
feedback artificial tree
natural language processing (NLP)
rider optimization algorithm
sentiment grade classification
Opis:
Sentiment analysis is an efficient technique for expressing users’ opinions (neutral, negative or positive) regarding specific services or products. One of the important benefits of analyzing sentiment is in appraising the comments that users provide or service providers or services. In this work, a solution known as adaptive rider feedback artificial tree optimization-based deep neuro-fuzzy network (RFATO-based DNFN) is implemented for efficient sentiment grade classification. Here, the input is pre-processed by employing the process of stemming and stop word removal. Then, important factors, e.g. SentiWordNet-based features, such as the mean value, variance, as well as kurtosis, spam word-based features, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) features and emoticon-based features, are extracted. In addition, angular similarity and the decision tree model are employed for grouping the reviewed data into specific sets. Next, the deep neuro-fuzzy network (DNFN) classifier is used to classify the sentiment grade. The proposed adaptive rider feedback artificial tree optimization (A-RFATO) approach is utilized for the training of DNFN. The A-RFATO technique is a combination of the feedback artificial tree (FAT) approach and the rider optimization algorithm (ROA) with an adaptive concept. The effectiveness of the proposed A-RFATO-based DNFN model is evaluated based on such metrics as sensitivity, accuracy, specificity, and precision. The sentiment grade classification method developed achieves better sensitivity, accuracy, specificity, and precision rates when compared with existing approaches based on Large Movie Review Dataset, Datafiniti Product Database, and Amazon reviews.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2023, 1; 37--50
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An English neural network that learns texts, finds hidden knowledge, and answers questions
Autorzy:
Ke, Y.
Hagiwara, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91771.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
natural language processing
neural network
question answering
natural language understanding
Opis:
In this paper, a novel neural network is proposed, which can automatically learn and recall contents from texts, and answer questions about the contents in either a large corpus or a short piece of text. The proposed neural network combines parse trees, semantic networks, and inference models. It contains layers corresponding to sentences, clauses, phrases, words and synonym sets. The neurons in the phrase-layer and the word-layer are labeled with their part-of-speeches and their semantic roles. The proposed neural network is automatically organized to represent the contents in a given text. Its carefully designed structure and algorithms make it able to take advantage of the labels and neurons of synonym sets to build the relationship between the sentences about similar things. The experiments show that the proposed neural network with the labels and the synonym sets has the better performance than the others that do not have the labels or the synonym sets while the other parts and the algorithms are the same. The proposed neural network also shows its ability to tolerate noise, to answer factoid questions, and to solve single-choice questions in an exercise book for non-native English learners in the experiments.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2017, 7, 4; 229-242
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza fleksyjna tekstów historycznych i zmienność fleksji polskiej z perspektywy danych korpusowych
Autorzy:
Woliński, Marcin
Kieraś, Witold
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1630443.pdf
Data publikacji:
2020-10-30
Wydawca:
Towarzystwo Kultury Języka
Tematy:
electronic text corpus
natural language processing
inflection of Polish
history of language
Opis:
The subject matter of this paper is Chronofleks, a computer system (http://chronofleks.nlp.ipipan.waw.pl/) modelling Polish inflection based on a corpus material. The system visualises changes of inflectional paradigms of individual lexemes over time and enables examination of the variability of the frequency of inflected form groups distinguished based on various criteria. Feeding Chronofleks with corpus data required development of IT tools to ensure an inflectional processing sequence of texts analogous to the ones used for modern language; they comprise a transcriber, a morphological analyser, and a tagger. The work was performed on data from three historical periods (1601–1772, 1830–1918, and modern ones) elaborated in independent projects. Therefore, finding a common manner of describing data from the individual periods was a significant element of the work.
Źródło:
Poradnik Językowy; 2020, 777, 8; 66-80
0551-5343
Pojawia się w:
Poradnik Językowy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza możliwości i ograniczeń systemów translacji automatycznej wspomaganej przez człowieka na przykładzie systemu tłumaczącego z języka włoskiego na polski
The analysis of possibilities and frontiers of the human-aided machine translation system on the example of Italian-to-Polish translations system
Autorzy:
Gajer, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320407.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
translacja automatyczna
przetwarzanie języka naturalnego
sztuczna inteligencja
machine translation
computational linguistics
natural language processing
Opis:
Translacja automatyczna jest dyscypliną nauki dostarczającą wiedzy o tym, jak programować komputery, aby były one w stanie dokonywać automatycznych przekładów pomiędzy wybranymi językami naturalnymi. Translacja automatyczna była również jedną z pierwszych aplikacji, jakie zostały zaproponowane dla komputerów. Niestety szybko okazało się, że zadanie translacji automatycznej jest znacznie trudniejsze, ale zarazem o wiele ciekawsze z naukowego punktu widzenia, niż pierwotnie sądzono. W artykule omówiono podstawowe przyczyny powodujące, że translacja automatyczna jest zadaniem tak niezwykle trudnym. Omówiono również najbardziej obiecujące kierunki rozwoju systemów translacji automatycznej. W dalszej części artykułu przedstawiono podstawowe koncepcje związane z nowym, zaproponowanym przez autora podejściem do zagadnień translacji automatycznej. Zamieszczone w artykule rozważania zilustrowano na przykładzie eksperymentalnego systemu translacji automatycznej, dokonującego przekładu zdań zapisanych w języku włoskim na polski.
Machine translation is a branch of science that teaches us how to program the computers, so as they were able to translate between different human languages. Machine translation was also one of the first application that was proposed for computers. Nonetheless, it soon appeared that the task of machine translation is much more difficult, but also much more interesting from the scientific point of view, than one had ever thought before. In the paper it is thoroughly explained why machine translation is so extremely hard. The most promising directions of development of machine translation systems are also briefly described. The special attention is paid to machine translation systems that are developed for Polish language. The other part of the paper is devoted to some practical experiments of implementation of human-aided machine translation technique for the system that translates from Italian into Polish. The way in which the system operates is illustrated on numerous examples. Italian language belongs to the group of Romance languages at its main feature is a variety of flexion forms of verbs. In the paper the algorithm for Italian flexion is described and it is illustrated on some examples.
Źródło:
Elektrotechnika i Elektronika; 2006, 25, 1; 10-37
1640-7202
Pojawia się w:
Elektrotechnika i Elektronika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza sentymentu – metoda analizy danych jakościowych. Przykład zastosowania oraz ewaluacja słownika RID i metody klasyfikacji Bayesa w analizie danych jakościowych
Sentiment analysis. An example of application and evaluation of RID dictionary and Bayesian classification methods in qualitative data analysis approach
Autorzy:
Tomanek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/622902.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza danych jakościowych
analiza sentymentu
analiza treści
text mining
kodowanie tekstów
przetwarzanie języka naturalnego słownik RID
naiwny klasyfikator Bayesa
CAQDAS
qualitative data analysis
sentiment analysis
content analysis
coding techniques
natural language processing
RID dictionary
naive Bayes
Opis:
Celem artykułu jest prezentacja podstawowych metod klasyfikacji jakościowych danych tekstowych. Metody te korzystają z osiągnięć wypracowanych w takich obszarach, jak przetwarzanie języka naturalnego i analiza danych nieustrukturalizowanych. Przedstawiam i porównuję dwie techniki analityczne stosowane wobec danych tekstowych. Pierwsza to analiza z zastosowaniem słownika tematycznego. Druga technika oparta jest na idei klasyfikacji Bayesa i opiera się na rozwiązaniu zwanym naiwnym klasyfikatorem Bayesa. Porównuję efektywność dwóch wspomnianych technik analitycznych w ramach analizy sentymentu. Akcentuję rozwiązania mające na celu zbudowanie trafnego, w kontekście klasyfikacji tekstów, słownika. Porównuję skuteczność tak zwanych analiz nadzorowanych do skuteczności analiz zautomatyzowanych. Wyniki, które prezentuję, wzmacniają wniosek, którego treść brzmi: słownik, który w przeszłości uzyskał dobrą ocenę jako narzędzie klasyfikacyjne, gdy stosowany jest wobec nowego materiału empirycznego, powinien przejść fazę ewaluacji. Jest to, w proponowanym przeze mnie podejściu, podstawowy proces adaptacji słownika analitycznego, traktowanego jako narzędzie klasyfikacji tekstów.
The purpose of this article is to present the basic methods for classifying text data. These methods make use of achievements earned in areas such as: natural language processing, the analysis of unstructured data. I introduce and compare two analytical techniques applied to text data. The first analysis makes use of thematic vocabulary tool (sentiment analysis). The second technique uses the idea of Bayesian classification and applies, so-called, naive Bayes algorithm. My comparison goes towards grading the efficiency of use of these two analytical techniques. I emphasize solutions that are to be used to build dictionary accurate for the task of text classification. Then, I compare supervised classification to automated unsupervised analysis’ effectiveness. These results reinforce the conclusion that a dictionary which has received good evaluation as a tool for classification should be subjected to review and modification procedures if is to be applied to new empirical material. Adaptation procedures used for analytical dictionary become, in my proposed approach, the basic step in the methodology of textual data analysis.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2014, 10, 2; 118-136
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of linguistic cues in the analysis of language of hate groups
Autorzy:
Balcerzak, B.
Jaworski, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/952938.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
hate speech
natural language processing
propaganda
machine learning
Opis:
Hate speech and fringe ideologies are social phenomena that thrive on-line. Members of the political and religious fringe are able to propagate their ideas via the Internet with less effort than in traditional media. In this article, we attempt to use linguistic cues such as the occurrence of certain parts of speech in order to distinguish the language of fringe groups from strictly informative sources. The aim of this research is to provide a preliminary model for identifying deceptive materials online. Examples of these would include aggressive marketing and hate speech. For the sake of this paper, we aim to focus on the political aspect. Our research has shown that information about sentence length and the occurrence of adjectives and adverbs can provide information for the identification of differences between the language of fringe political groups and mainstream media.
Źródło:
Computer Science; 2015, 16 (2); 145-156
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic Building of a Semantic Model of Disease Symptoms Based on Text Corpus
Automatyczna budowa semantycznego modelu objawów chorobowych na bazie korpusu słownego
Autorzy:
Szostek, G.
Jaszuk, M.
Walczak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305881.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
semantic network
ontology
natural language processing
sieć semantyczna
ontologia
przetwarzanie języka naturalnego
Opis:
The research described in the article refers to the study of data from the domain of medicine. The diagnostic test results are recorded in different ways. They may take the form of tables, graphs or images. Regardless of the original data format, it is possible to draw up their verbal description, which focuses on the description of the observed symptoms. Such descriptions make up the text corpora concerning individual diagnostic technologies. Knowledge on disease entities is stored in a similar manner. It has the form of text corpora, which contain descriptions of symptoms specific to individual diseases. By using natural language processing tools semantic models can be automatically extracted from the texts to describe particular diagnostic technologies and diseases. One of the obstacles is the fact that medical knowledge can be written in a natural language in many ways. The application of the semantic format allows the elimination of record ambiguities. Ultimately, we get a unified model of medical knowledge, both from the results of diagnostic technologies describing the state of the patient and knowledge of disease entities. This gives the possibility of merging data from different sources (heterogeneous data) to a homogeneous form. The article presents a method of generating a semantic model of medical knowledge, using lexical analysis of text corpora.
Opisane w artykule badania dotyczą danych z dziedziny medycyny. Wyniki badań diagnostycznych rejestrowane są na różne sposoby. Mogą mieć postać tabel, wykresów, obrazów. Niezależnie od oryginalnego formatu danych możliwe jest sporządzenie ich opisu słownego, który koncentruje się na opisie zaobserwowanych objawów chorobowych. Opisy takie tworzą korpusy słowne dotyczące poszczególnych technologii diagnostycznych. W podobny sposób zapisywana jest wiedza dotycząca jednostek chorobowych. Ma ona postać korpusów tekstowych, w których zawarte są opisy objawów specyficznych dla poszczególnych schorzeń. Posługując się narzędziami przetwarzania języka naturalnego, możliwe jest automatyczne wydobycie z tekstów modeli semantycznych opisujących poszczególne technologie diagnostyczne oraz choroby. Pewne utrudnienie stanowi fakt, że wiedza medyczna może zostać zapisana w języku naturalnym na wiele sposobów. Zastosowanie formatu semantycznego pozwala wyeliminować te niejednoznaczności zapisu. W konsekwencji dostajemy ujednolicony model wiedzy medycznej, zarówno od strony wyników technologii diagnostycznych opisujących stan pacjenta, jak i wiedzy dotyczącej jednostek chorobowych. Daje to możliwość dokonania fuzji danych pochodzących z różnych źródeł (danych heterogenicznych) do postaci homogenicznej. Artykuł przedstawia metodę generowania modelu semantycznego wiedzy medycznej wykorzystującą analizy leksykalne korpusów słownych.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych; 2014, 14; 25-34
1508-4183
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatically generated language learning exercises for Finno-Ugric languages
Autorzy:
Ferenczi, Zsanett
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/40221007.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II
Tematy:
natural language processing
computer-assisted language learning
virtual flashcards
Finno-Ugric languages
Opis:
Morphologically rich languages always constitute a great challenge for language learners. The learner must be able to understand the information encoded in different word forms of the same root and to generate the correct word form to express certain syntactic functions and grammatical relations by conjugating a verb or declining a noun, an adjective or a pronoun. One way to improve one’s language skills is through exercises that focus on certain aspects of grammar. In this paper, a language learning application is presented that is intended to help learners of Finnish and Hungarian (with Hungarian and Finnish L1, respectively) acquire new vocabulary items, as well as practice some grammar aspects that according to surveys are considered difficult by learners of these languages with the other Finno-Ugric language being the learner’s native tongue, while alleviating the need to create these exercises manually. This application is a result of an on-going research project. In this research project, bilingual translation pairs and additional monolingual data were collected that can be utilized to build language learning exercises and an online bilingual dictionary with the help of automatic methods. Several linguistic patterns and rules were defined in order to automatically select example sentences that focus on a given part of the target language. These sentences were automatically annotated with the help of language processing tools. Due to the large size of the previously collected data sets, to date, only a subset of the analyzed sentences and the bilingual translation pairs has been manually evaluated. The results of this evaluation are discussed in this paper in order to estimate the precision of the methodology presented here. To ensure the precision of the information and the reliability of the application, only manually validated data sets are displayed. In this project, continuous data validation is planned, since it leads to more and more examples and vocabulary items that learners can benefit from.
Źródło:
Linguistics Beyond and Within; 2023, 9; 23-35
2450-5188
Pojawia się w:
Linguistics Beyond and Within
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczna budowa semantycznego modelu objawów chorobowych na bazie korpusu słownego
Automatic construction of a semantic model of disease symptoms based on text corpus
Autorzy:
Szostek, G.
Jaszuk, M.
Walczak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305941.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
sieć semantyczna
ontologia
przetwarzanie języka naturalnego
semantic network
ontology
natural language processing
Opis:
Opisane w artykule badania dotyczą danych z dziedziny medycyny. Wyniki badań diagnostycznych rejestrowane są na różne sposoby. Mogą mieć postać tabel, wykresów, obrazów. Niezależnie od oryginalnego formatu danych możliwe jest sporządzenie ich opisu słownego, który koncentruje się na opisie zaobserwowanych objawów chorobowych. Opisy takie tworzą korpusy słowne dotyczące poszczególnych technologii diagnostycznych. W podobny sposób zapisywana jest wiedza dotycząca jednostek chorobowych. Ma ona postać korpusów tekstowych, w których zawarte są opisy objawów specyficznych dla poszczególnych schorzeń. Za pomocą narzędzi przetwarzania języka naturalnego możliwe jest automatyczne wydobycie z tekstów modeli semantycznych, opisujących poszczególne technologie diagnostyczne oraz choroby. Pewne utrudnienie stanowi fakt, że wiedza medyczna może zostać zapisana w języku naturalnym na wiele sposobów. Zastosowanie formatu semantycznego pozwala wyeliminować te niejednoznaczności zapisu. W konsekwencji dostajemy ujednolicony model wiedzy medycznej, zarówno od strony wyników technologii diagnostycznych opisujących stan pacjenta, jak i wiedzy dotyczącej jednostek chorobowych. Daje to możliwość dokonania fuzji danych pochodzących z różnych źródeł (danych heterogenicznych) do postaci homogenicznej. Artykuł przedstawia metodę generowania modelu semantycznego wiedzy medycznej, wykorzystującą analizy leksykalne korpusów słownych.
The research described in article refers the medical data. Descriptions of diagnostic technologies results and descriptions of diseases form the text corpus. The corpus is the basis for building a semantic model of symptoms. A specific symptom can be written in the natural language in many ways, which is a problem for further processing of such information. There is a need to record symptoms in a uniform format. Such format allows for application of the same methods and mathematical tools to support the process of diagnosis. The paper presents method of generating a semantic model based on text corpus. Construction of the model is a part of the research, which aims to make the fusion of data from different sources (heterogeneous data) into homogeneous form.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych; 2012, 9; 35-43
1508-4183
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Benchmarking high performance architectures with natural language processing algorithms
Benchmarking architektur wysokiej wydajności algorytmami przetwarzania języka naturalnego
Autorzy:
Kuta, M.
Kitowski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305469.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
benchmarking
tagowanie częściami mowy
klasteryzacja dokumentów
przetwarzanie języka naturalnego
architektury wysokiej wydajności
part-of-speech tagging
document clustering
natural language processing
high performance architectures
Opis:
Natural Language Processing algorithms are resource demanding, especially when tuning to inflective language like Polish is needed. The paper presents time and memory requirements of part of speech tagging and clustering algorithms applied to two corpora of the Polish language. The algorithms are benchmarked on three high performance platforms of different architectures. Additionally sequential versions and OpenMP implementations of clustering algorithms were compared.
Algorytmy przetwarzania języka naturalnego mają duże zapotrzebowanie na zasoby komputerowe, szczególnie gdy wymagane jest dostosowanie algorytmu do języka fleksyjnego jakim jest np. język polski. Artykuł przedstawia wymagania czasowe i pamięciowe algorytmów tagowania częściami mowy oraz algorytmów klasteryzacji zastosowanych do dwóch korpusów języka polskiego. Dokonano benchmarkingu algorytmów na trzech platformach wysokiej wydajności reprezentujących różne architektury. Dodatkowo porównano wersję sekwencyjną oraz implementacje OpenMP algorytmów klasteryzacji.
Źródło:
Computer Science; 2011, 12; 19-31
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Building semantic user profile for polish web news portal
Autorzy:
Misztal-Radecka, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305619.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
user profiling
word embeddings
topic modeling
natural language processing
gender prediction
Opis:
The aim of this research is to construct meaningful user profiles that are the most descriptive of user interests in the context of the media content that they browse. We use two distinct state-of-the-art numerical text-representation techniques: LDA topic modeling and Word2Vec word embeddings. We train our models on the collection of news articles in Polish and compare them with a model built on a general language corpus. We compare the performance of these algorithms on two practical tasks. First, we perform a qualitative analysis of the semantic relationships for similar article retrieval, and then we evaluate the predictive performance of distinct feature combinations for user gender classification. We apply the algorithms to the real-world dataset of Polish news service Onet. Our results show that the choice of text representation depends on the task –Word2Vec is more suitable for text comparison, especially for short texts such as titles. In the gender classification task, the best performance is obtained with a combination of features: topics from the article text and word embeddings from the title.
Źródło:
Computer Science; 2018, 19 (3); 307--332
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ChatGPT: Unlocking the future of NLP in finance
Autorzy:
Zaremba, Adam
Demir, Ender
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/23943459.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Fundacja Naukowa Instytut Współczesnych Finansów
Tematy:
Natural Language Processing (NLP)
ChatGPT
GPT (Generative Pre-training Transformer)
finance
financial applications
ethical considerations
regulatory considerations
future research directions
Opis:
This paper reviews the current state of ChatGPT technology in finance and its potential to improve existing NLP-based financial applications. We discuss the ethical and regulatory considerations, as well as potential future research directions in the field. The literature suggests that ChatGPT has the potential to improve NLP-based financial applications, but also raises ethical and regulatory concerns that need to be addressed. The paper highlights the need for research in robustness, interpretability, and ethical considerations to ensure responsible use of ChatGPT technology in finance.
Źródło:
Modern Finance; 2023, 1, 1; 93-98
2956-7742
Pojawia się w:
Modern Finance
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cluo: web-scale text mining system for open source intelligence purposes
Autorzy:
Maciołek, P.
Dobrowolski, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305361.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
text mining
big data
OSINT
natural language processing
monitoring
Opis:
The amount of textual information published on the Internet is considered to be in billions of web pages, blog posts, comments, social media updates and others. Analyzing such quantities of data requires high level of distribution – both data and computing. This is especially true in case of complex algorithms, often used in text mining tasks. The paper presents a prototype implementation of CLUO – an Open Source Intelligence (OSINT) system, which extracts and analyzes significant quantities of openly available information.
Źródło:
Computer Science; 2013, 14 (1); 45-62
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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