Egy szónak is száz a vége
|
|
- Szebasztián Pásztor
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Egy szónak is száz a vége Oravecz Csaba MTA Nyelvtudományi Intézet Korpusznyelvészeti Osztály oravecz@nytud.hu Magyar tudomány napja, MTA,
2 Bevezetés mit lát a számítógép a természetes nyelvi megnyilatkozásokból? karaktersorozatokat a z a v a r s í r : 11 azonos típusú elemi egység a beszélők számára azonban számos fontos tulajdonsággal rendelkező jelek 1
3 Bevezetés mit lát a számítógép a természetes nyelvi megnyilatkozásokból? karaktersorozatokat a z a v a r s í r : 11 azonos típusú elemi egység a beszélők számára azonban számos fontos tulajdonsággal rendelkező jelek Az őszi avar sír a lába alatt. 1
4 Bevezetés mit lát a számítógép a természetes nyelvi megnyilatkozásokból? karaktersorozatokat a z a v a r s í r : 11 azonos típusú elemi egység a beszélők számára azonban számos fontos tulajdonsággal rendelkező jelek Az őszi avar sír a lába alatt. Csak az veri fel az erdő csendjét, mivel az avar sír eddig feltáratlan maradt. 1
5 Számítógép és nyelvi elemzés homogén karakterfüzérből nyelvi jel(ek): határozzuk meg a kiterjedését és adjuk meg a tulajdonságait első lépésben a szóalakok mint elemi egységek szintjén 1 kódoló személy MNSZ: 150 millió szó; 2 sec/szó (napi 24 órában) 9 év, 187 nap automatikus eljárás morfoszintaktikai annotáció morfológiai elemzés egyértelműsítés 2
6 Morfológiai elemzés miért? 3
7 Morfológiai elemzés miért? Szótő Fn Birtokos van nincs Szám Szem Szám "-é(i)" nincs Eset Nom(-) Acc(-t) Dat(-nAk) Sub(-rA)
8 Morfológiai elemzés miért? Szótő Fn Birtokos van nincs Szám Szem Szám "-é(i)" nincs Eset Nom(-) Acc(-t) Dat(-nAk) Sub(-rA) lapjaitokéinak 3
9 Morfológiai elemzés miért? Szótő Fn Birtokos van nincs Szám Szem Szám "-é(i)" nincs Eset Nom(-) Acc(-t) Dat(-nAk) Sub(-rA) lapjaitokéinak lapokéit 3
10 Morfológiai elemzés miért? Szótő Fn Birtokos van nincs Szám Szem Szám "-é(i)" nincs Eset Nom(-) Acc(-t) Dat(-nAk) Sub(-rA) lapjaitokéinak lapokéit 681 lehetséges alak 3
11 A bemenő XML szöveg Példa <div type="test"> <head>mire jó a nyelvtechnológia?</head> <opener> <dateline>mta <date iso8601=" ">2003. november 4.</date> </dateline> </opener> <p> Az őszi avar sír a lába alatt. Csak az veri fel az erdő csendjét, mivel az avar sír eddig feltáratlan maradt. </p> </div> 4
12 Szegmentálás és morfológiai elemzés bemenő folyó szöveg mondatokra tagolása és a mondatok szavakra bontása morfológiai elemző: karakterfüzérekhez mint szóalakokhoz hozzárendeli minden lehetséges morfológiai elemzésüket 5
13 Morfológiailag elemzett szöveg Példa... 4*1 TOK MTA BOS MTA*[N][NOM] 5*1 DATE 2003._november_4. EOS 2003._november_4.*[DATUM] # )SENT </S> # (SENT <S> 7*1 TOK Az BOS az*[det] az*[pro][nom] 7*4 TOK őszi őszi*[a][nom] 7*9 TOK avar avar*[a][nom] avar*[n][nom] 7*14 TOK sír sír*[n][nom] sír*[v][e3] 7*18 TOK a a*[det] 7*20 TOK lába láb*[n][pse3][nom] 7*25 TOK alatt alatt*[adv] alatt*[nu] 7*30 PTERM. EOS.*SPUNCT # )SENT </S> # (SENT <S> 6
14 8*1 TOK Csak BOS csak*[adv] 8*6 TOK az az*[det] az*[pro][nom] 8*9 TOK veri ver*[v][te3] 8*14 TOK fel fel*[adv] fel*[n][nom] fel*[pre] 8*18 TOK az az*[det] az*[pro][nom] 8*21 TOK erdő erdő*[n][nom] 8*26 TOK csendjét csend*[n][pse3][acc] 8*34 PUNCT,,*WPUNCT 9*1 TOK mivel mivel*[con] mi*[pro][ins] mivel*[adv] 9*7 TOK az az*[det] az*[pro][nom] 9*10 TOK avar avar*[a][nom] avar*[n][nom] 9*15 TOK sír sír*[n][nom] sír*[v][e3] 9*19 TOK eddig ez*[pro][ter] 9*25 TOK feltáratlan feltáratlan*[a][nom] 9*37 TOK maradt maradt*[mib][nom] marad*[v][me3] 9*43 PTERM. EOS.*SPUNCT # )SENT </S> 7
15 Többértelműség kezdtek, végeztek, terem, állam, köröm, hullám, tanára, művére, női, sort, bájt, termet, nemzeti, feji, telefon, mondat, lejár, élek, sírok, laknak, falnak, halnak, telefonnak, váza, kacsa, héja, léptet, ereszt, béget, sikerül, települ, diák, torok, tubák, törtet, kopaszt, horpaszt, kisebben, fürgébben, adunk, kapunk, tudatunk 8
16 Mire jó a nyelvtechnológia? MTA, Többértelműség kezdtek, végeztek, terem, állam, köröm, hullám, tanára, művére, női, sort, bájt, termet, nemzeti, feji, telefon, mondat, lejár, élek, sírok, laknak, falnak, halnak, telefonnak, váza, kacsa, héja, léptet, ereszt, béget, sikerül, települ, diák, torok, tubák, törtet, kopaszt, horpaszt, kisebben, fürgébben, adunk, kapunk, tudatunk az Nm avar Fn sír Fn az Det avar Mn sír I eddig feltáratlan maradt MI maradt I 8
17 Morfoszintaktikai egyértelműsítés lehetséges elemzések közül a szövegkörnyezetbe, az adott mondatba illő kiválasztása 1 kódoló személy MNSZ: 150 millió szó; kb. 23% többértelmű; 1 sec/szó (napi 24 órában) 1 év, 35 nap nagy mennyiségű, változatos típusú szöveg gyors, a változatosságot jól kezelő automatikus módszer relatív gyakoriságon alapuló eljárás: az elemzések gyakoriságát, valamint (legfeljebb) szóhármasok elemzésének gyakoriságát veszi figyelembe (másodrendű rejtett Markov-modell) 9
18 Morfoszintaktikai egyértelműsítés a számítógépet meg kell tanítani a helyes elemzés kiválasztására 270 ezer szavas kézzel egyértelműsített tanító korpusz (17 óra) nyelvi modell adott kontextusban legvalószínűbb elemzés kiválasztása a nyelvi modellben tárolt információ alapján egyszerű modell: %-os teljesítmény 10
19 Szabály alapú modul egyértelműen megadható feltételek fennállása esetén 100%-os pontossággal működő szabályok 10%-kal csökkenthető a rosszul egyértelműsített esetek száma 2. az([pro] [Det]) - choose [Det] if followed by [N] beginning with vowel - choose [Pro] if followed by [Det] or [V] or [Con] or small case consonant or az? x.token=az x.msd={[pro],[det]} + [Det] f.msd=[n] f.bw=aáeéiíoóöőuúüűaáeéiíoóöőuúüű + [Pro] f.msd={[det],[v],[con]} + [Pro] f.bw=qwrtpsdfghjklmnbvcxz,:;.?! + [Pro] f.token=az 1. ábra. Egy egyértelműsítő szabály 11
20 Az egyértelműsítő eszközlánc XML bemenet = Szegmentáló Tokenizáló = HUMOR m. elemző = Szabály alapú szűrő = TnT tagger Nyelvi modell = XML konverzió Annotált = kimenet 2. ábra. Az egyértelműsítő lánc komponensei 12
21 Mire jó a nyelvtechnológia? MTA, A kiválasztott elemzés az Nm avar Fn az Det avar Mn sír Fn sír I eddig feltáratlan maradt MI maradt I 13
22 Mire jó a nyelvtechnológia? MTA, A kiválasztott elemzés az Nm avar Fn az Det avar Mn sír Fn sír I eddig feltáratlan maradt MI maradt I 13
23 A végleges XML kimenet Példa <div type="test"> <head> <s> <w lemma="mire" msd="adv">mire</w> <w lemma="jó" msd="a.nom">jó</w> <w lemma="a" msd="det">a</w> <w lemma="nyelvtechnológia" msd="n.nom">nyelvtechnológia</w> <c lemma="?" msd="spunct">?</c> </s> </head> <opener> <dateline> <w lemma="mta" msd="n.nom">mta</w> <date iso8601=" "> 14
24 <w lemma="2003._november_4." msd="datum">2003._november_4.</w> </date> </dateline> </opener> <p> <s> <w lemma="az" msd="det">az</w> <w lemma="őszi" msd="a.nom">őszi</w> <w lemma="avar" msd="n.nom">avar</w> <w lemma="sír" msd="v.e3">sír</w> <w lemma="a" msd="det">a</w> <w lemma="láb" msd="n.pse3.nom">lába</w> <w lemma="alatt" msd="nu">alatt</w> <c lemma="." msd="spunct">.</c> </s> <s> <w lemma="csak" msd="adv">csak</w> <w lemma="az" msd="pro.nom">az</w> 15
25 <w lemma="ver" msd="v.te3">veri</w> <w lemma="fel" msd="pre">fel</w> <w lemma="az" msd="det">az</w> <w lemma="erdő" msd="n.nom">erdő</w> <w lemma="csend" msd="n.pse3.acc">csendjét</w> <c lemma="," msd="wpunct">,</c> <w lemma="mivel" msd="adv">mivel</w> <w lemma="az" msd="det">az</w> <w lemma="avar" msd="a.nom">avar</w> <w lemma="sír" msd="n.nom">sír</w> <w lemma="ez" msd="pro.ter">eddig</w> <w lemma="feltáratlan" msd="a.nom">feltáratlan</w> <w lemma="marad" msd="v.me3">maradt</w> <c lemma="." msd="spunct">.</c> </s> </p> </div> 16
26 Összefoglalás már a gépi nyelvfeldolgozás kezdetén is számos olyan feladatot kell megoldani, ami a beszélők számára triviális megkerülhetetlen lépések minden további nyelvfeldolgozó alkalmazás számára a bemutatott eljárás gyakorlati alkalmazása: MNSZ egyértelműsítése 17
27 VÉGE Typeset by FoilTEX Powered by Linux
Egy szónak is száz a vége
Egy szónak is száz a vége Oravecz Csaba MTA Nyelvtudományi Intézet Korpusznyelvészeti osztály oravecz@nytud.hu Bevezetés mit lát a számítógép a természetes nyelvi megnyilatkozásokból? karaktersorozatokat
Hibrid előfeldolgozó algoritmusok morfológiailag komplex nyelvek és erőforrásszegény domainek hatékony feldolgozására Orosz György
Hibrid előfeldolgozó algoritmusok morfológiailag komplex nyelvek és erőforrásszegény domainek hatékony feldolgozására Orosz György Témavezető: Prószéky Gábor Bevezetés Előfeldolgozó algoritmusok Napjaink
PurePos: hatékony morfológiai egyértelműsítő modul
PurePos: hatékony morfológiai egyértelműsítő modul Orosz György PPKE ITK Interdiszciplináris Műszaki Tudományok Doktori Iskola oroszgy@itk.ppke.hu Kivonat: A szófaji egyértelműsítés a számítógépes nyelvfeldolgozás
A Magyar Nemzeti Szövegtár új változatáról Váradi Tamás
A Magyar Nemzeti Szövegtár új változatáról Váradi Tamás varadi@nytud.mta.hu MTA Nyelvtudományi Intézet Nyelvtechnológiai és Alkalmazott Nyelvészeti Osztály Tartalom Előzmény Motiváció Cél Fejlesztés Eredmény
A számítógépes nyelvészet elmélete és gyakorlata. A számítógépes feldolgozás szempontjából fontos természetes nyelvi jelenségek
A számítógépes nyelvészet elmélete és gyakorlata A számítógépes feldolgozás szempontjából fontos természetes nyelvi jelenségek A szövegfeldolgozás lépései - elektronikusan hozzáférhető szövegek - a feldolgozás
Motiváció Eszközök és eljárások Eredmények Távlat. Sass Bálint joker@nytud.hu
VONZATKERETEK A MAGYAR NEMZETI SZÖVEGTÁRBAN Sass Bálint joker@nytud.hu Magyar Tudományos Akadémia Nyelvtudományi Intézet Korpusznyelvészeti Osztály MSZNY2005 Szeged, 2005. december 8-9. 1 MOTIVÁCIÓ 2 ESZKÖZÖK
SZÁMÍTÓGÉPES NYELVI ADATBÁZISOK
SZÁMÍTÓGÉPES NYELVI ADATBÁZISOK A MAGYARÓRÁN Sass Bálint joker@nytud.hu Magyar Tudományos Akadémia Nyelvtudományi Intézet Korpusznyelvészeti Osztály XVI. MANYE kongresszus Gödöllő, 2006. április 10-12.
Nyelvelemzés sajátkezűleg a magyar INTEX rendszer. Váradi Tamás varadi@nytud.hu
Nyelvelemzés sajátkezűleg a magyar INTEX rendszer Váradi Tamás varadi@nytud.hu Vázlat A történet eddig Az INTEX rendszer A magyar modul Az INTEX korlátai premier előtt: NooJ konklúziók, további teendők
Intelligens elektronikus szótár és lexikai adatbázis
Intelligens elektronikus szótár és lexikai adatbázis IHM-ITEM 48/2002 Oravecz Csaba MTA Nyelvtudományi Intézet Korpusznyelvészeti osztály oravecz@nytud.hu Bevezetés a jelenlegi helyzet: nincs az informatikai
Bevezetés az e-magyar programcsomag használatába
Bevezetés az e-magyar programcsomag használatába Vadász Noémi 2019. február 7. MTA Nyelvtudományi Intézet vadasz.noemi@nytud.mta.hu Az előadás felépítése 1. szövegelemzés számítógéppel elemzési lépések
Az igekötők gépi annotálásának problémái Kalivoda Ágnes
Az igekötők gépi annotálásának problémái Kalivoda Ágnes Budapest, 2017. február 3. PPKE BTK Bevezetés Mi a probléma? Homográf szóalakok hibás szófaji címkét kaphatnak Mi a megoldás? Szabály alapú javítás
A Hunglish Korpusz és szótár
A Hunglish Korpusz és szótár Halácsy Péter 1, Kornai András 1, Németh László 1, Sass Bálint 2 Varga Dániel 1, Váradi Tamás 1 BME Média Oktató és Kutató Központ 1111 Budapest, Stoczek u. 2 {hp,nemeth,daniel}@mokk.bme.hu
Sass Bálint MTA Nyelvtudományi Intézet, Nyelvtechnológiai Osztály PPKE, Információs Technológiai Kar, MMT Doktori Iskola
IGEI VONZATKERETEK AZ MNSZ TAGMONDATAIBAN Sass Bálint joker@nytud.hu MTA Nyelvtudományi Intézet, Nyelvtechnológiai Osztály PPKE, Információs Technológiai Kar, MMT Doktori Iskola MSZNY2006 Szeged, 2006.
A magyar létige problémái a számítógépes nyelvi elemzésben
A magyar létige problémái a számítógépes nyelvi elemzésben Dömötör Andrea PPKE BTK Nyelvtudományi Doktori Iskola Nyelvtechnológia Műhely Témavezető: Prószéky Gábor Komplex vizsga 2018. jún. 1. Létige:
Javában taggelünk.
336 VIII. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia Javában taggelünk Novák Attila 1, Orosz György 2, Indig Balázs 2 1 MorphoLogic Kft., 1116 Budapest, Kardhegy utca 5. novak@morphologic.hu 2 Pázmány
Morfológia, szófaji egyértelműsítés. Nyelvészet az informatikában informatika a nyelvészetben október 9.
Morfológia, szófaji egyértelműsítés Nyelvészet az informatikában informatika a nyelvészetben 2013. október 9. Előző órán Morfológiai alapfogalmak Szóelemzések Ismeretlen szavak elemzése Mai órán Szófajok
Az Ómagyar Korpusz bemutatása
Az Ómagyar Korpusz bemutatása Simon Eszter 2017. január 13. 29. Finnugor Szeminárium Simon Eszter Az Ómagyar Korpusz bemutatása Az előadás vázlata 1 A projektek 2 A korpusz anyaga 3 A feldolgozás lépései
Igekötős szerkezetek a magyarban
Igekötős szerkezetek a magyarban Kalivoda Ágnes 2018. június 26., Budapest PPKE BTK Nyelvtudományi Doktori Iskola Nyelvtechnológia Műhely Témavezető: Prószéky Gábor A kutatás célja az igekötős szerkezetek
SZÖVEGES LEJEGYZÉSBŐL NYELVI ADATBÁZIS
SZÖVEGES LEJEGYZÉSBŐL NYELVI ADATBÁZIS Oravecz Csaba és Sass Bálint {oravecz,joker}@nytud.hu MTA Nyelvtudományi Intézet BUSZI I. szimpózium 2008. december 9. 1 BEVEZETŐ (Beszélt) nyelvi adatbázis 2 KITEKINTÉS
Reklám CL & LT Modell Mazsola Alkalmazás Példák Befejezés. Sass Bálint
ESZKÖZ A MAGYAR IGÉK BŐVÍTMÉNYSZERKEZETÉNEK VIZSGÁLATÁRA Sass Bálint joker@nytud.hu MTA Nyelvtudományi Intézet, Nyelvtechnológiai Osztály PPKE ITK, MMT Doktori Iskola, Nyelvtechnológia Doktori Program
A HG-1 Treebank és keresőfelület fejlesztői munkái, használata és felhasználhatósága
A HG-1 Treebank és keresőfelület fejlesztői munkái, használata és felhasználhatósága Az elemzésektől a keresőfelületig DELITE Angol Nyelvészeti Tanszék 2014. 03. 12. Csernyi Gábor 1 Célok, előzmények Mit?
KORPUSZOK, LEKÉRDEZŐK, NEMZETI KORPUSZPORTÁL
KORPUSZOK, LEKÉRDEZŐK, NEMZETI KORPUSZPORTÁL Sass Bálint sass.balint@nytud.mta.hu MTA Nyelvtudományi Intézet Nyelvtechnológiai és Alkalmazott Nyelvészeti Osztály DHU2015 WS Számítógép az irodalomtudományban
FORD FOCUS FOCUS_2016_V8_MASTER_240x185 Cover.indd 1-3 10/10/2015 12:52:23
FORD FOCUS 6 7 Powered by FORD EcoBoost 8 9 10 11 14 15 16 17 18 250 PS. 345 Nm 0-100km/h 6.5s 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 32 33 1 5 2 6 3 7 4 34 35 37 39 41 42 46 48 51 52 53 54 56 57 58 59
É ű ű Í ű ű ű É ű Í Ü É Í Á Ó Á É Á Á Á É Á Á Ó Á Á ű Ő Á É É ű É É É ű ű Á É Á Á Í Á Á Á É Á É É ű ű ű ű Í ű Í Í ű ű ű Í ű É ű É ű Á ű Í ű Á ű ű Á ÉÍ É É ű ű ű ű Í ű Í Í ű Á Í Í ű Í Í É ű É Í Í ű ű ű
Í Ü ű É ü ú Ó Ó É Ü Ó Í Ü Ü ű Á É Á É Ü Ü É É É É Í Á É É Í Ó Ü ü Ő É Ő É É É É É É É É É É É É Á É Ú Á Ú É Á Ú É Ó ü ű É Á É Ü ű É Ü É É É Ü ű Ü ű É Ü Ú É Á Á Á É Ü Ü Ü É Ó Á Ő É Í É É É É Í Í ű ü ü Ó
Lexikon és nyelvtechnológia Földesi András /
Lexikon és nyelvtechnológia 2011.11.13. Földesi András / A nyelvi anyag feldolgozásának célja és módszerei Célunk,hogy minden egyes eleme számára leírjuk paradigmatikus alakjainak automatikus szintézisét.
HOGYAN LELJÜNK BARÁTOKAT A KORPUSZBAN?
NAGY VIKTOR HOGYAN LELJÜNK BARÁTOKAT A KORPUSZBAN? Dolgozatom azokkal a korpuszlekérdezési problémákkal foglalkozik, amelyekben a keresési feltételek a korpuszban expliciten nem megjelenő tulajdonságokra
O & ko zèpmaǵar zoalactanÿ èlèmzo
O & ko zèpmaǵar zoalactanÿ èlèmzo Novák Attila 1,2, Wenszky Nóra 2 1 MTA Nyelvtudományi Intézet 1068 Budapest, Benczúr utca 33. 2 MTA PPKE Nyelvtechnológiai Kutatócsoport 1083 Budapest, Práter utca 50/a
FORD FIESTA FIESTA_2014_240x185 Cover_V3.indd 1-3 04/10/2013 15:49:22
FORD FIESTA 6 8 9 10 16 17 Powered by FORD EcoBoost 18 19 22 26 182 PS. 240 Nm (290 Nm*). 0-100 km/h 6,9 s. 28 30 31 32 33 34 35 37 39 41 43 44 45 1 2 3 4 5 6 7 x 87 49 53 55 56 59 1 4 3 2 5 5
A kibővített Magyar történeti szövegtár új keresőfelülete
A kibővített Magyar történeti szövegtár új keresőfelülete Sass Bálint MTA Nyelvtudományi Intézet sass.balint@nytud.mta.hu A nyelvtörténeti kutatások újabb eredményei IX. 2016. április 27., Szeged Nszt
Hibrid előfeldolgozó algoritmusok morfológiailag komplex nyelvek és erőforrás szegény domainek hatékony feldolgozására
Hibrid előfeldolgozó algoritmusok morfológiailag komplex nyelvek és erőforrás szegény domainek hatékony feldolgozására PhD disszertáció tézisfüzete Orosz György Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs
Ismeretlen kifejezések és a szófaji egyértelm sítés
Szeged, 2010. december 2 3. 275 Ismeretlen kifejezések és a szófaji egyértelm sítés Zsibrita János 1, Vincze Veronika 1, Farkas Richárd 2 1 Szegedi Tudományegyetem, Informatikai Tanszékcsoport Szeged,
Az e-magyar rendszer GATE környezetbe integrált magyar szövegfeldolgozó eszközlánca
Az e-magyar rendszer GATE környezetbe integrált magyar szövegfeldolgozó eszközlánca Sass Bálint, Miháltz Márton, Kundráth Péter MTA Nyelvtudományi Intézet, e-mail: sass.balint@nytud.mta.hu, mmihaltz@gmail.com,
Nem mind VP, ami állít A névszói állítmány azonosítása számítógépes elemzőben
Nem mind VP, ami állít A névszói állítmány azonosítása számítógépes elemzőben Dömötör Andrea PPKE BTK Nyelvtudományi Doktori Iskola domotor.andrea@itk.ppke.hu Kivonat: A kutatás annak lehetőségeit vizsgálja,
A HUNGLISH PÁRHUZAMOS KORPUSZ
A HUNGLISH PÁRHUZAMOS KORPUSZ MINT OKTATÁSI SEGÉDESZKÖZ Sass Bálint joker@nytud.hu Magyar Tudományos Akadémia Nyelvtudományi Intézet Korpusznyelvészeti Osztály XVI. MANYE kongresszus Gödöllő, 2006. április
VIII. Magyar Számítógépes. Nyelvészeti Konferencia MSZNY 2011. Szerkesztette: Tanács Attila. Vincze Veronika
VIII. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia MSZNY 2011 Szerkesztette: Tanács Attila Vincze Veronika Szeged, 2011. december 1-2. http://www.inf.u-szeged.hu/mszny2011 Tartalomjegyzék I. Többnyelvuség
Doktori téma A lényegesség mérése Kutatóeszköz Alkalmazás Befejezés. Sass Bálint
MAZSOLA ESZKÖZ A MAGYAR IGÉK BŐVÍTMÉNYSZERKEZETÉNEK VIZSGÁLATÁRA Sass Bálint joker@nytud.hu MTA Nyelvtudományi Intézet, Nyelvtechnológiai Osztály PPKE ITK, MMT Doktori Iskola, Nyelvtechnológia Doktori
Korpuszlekérdezők evolúciója
Korpuszlekérdezők evolúciója Sass Bálint sass.balint@nytud.mta.hu MTA Nyelvtudományi Intézet Nyelvtechnológiai és Alkalmazott Nyelvészeti Osztály 2015. november 10. korpusz? lekérdező? 2 / 19 korpusz =
Szintaxis: elemzések. Nyelvészet az informatikában informatika a nyelvészetben november 6.
Szintaxis: elemzések Nyelvészet az informatikában informatika a nyelvészetben 2013. november 6. Bevezetés Múlt óra: mondatrészek Mai óra: Szintaktikai reprezentációs elméletek Ágrajzok Problémás jelenségek
Mazsola mindenkinek. Sass Bálint MTA Nyelvtudományi Intézet január 18. MSZNY 2018, Szeged
Mazsola mindenkinek Sass Bálint MTA Nyelvtudományi Intézet 2018. január 18. MSZNY 2018, Szeged Példa http://corpus.nytud.hu/mazsola Lekérdezés: iszik + -t 2/15 Háttér adatbázis Ha a város a tárcáktól pénzt
Az e-magyar digitális nyelvfeldolgozó rendszer
Az e-magyar digitális nyelvfeldolgozó rendszer Váradi Tamás 1, Simon Eszter 1, Sass Bálint 1, Gerőcs Mátyás 1, Mittelholcz Iván 1, Novák Attila 2, Indig Balázs 2, Prószéky Gábor 2,4, Farkas Richárd 3,
ő ű í ő ú í í Á ű í ő ő ő ő í É í í ő Ö Ö Ö Á Í Á ő ő ő ő É ő ő ú ú ú í ő Á Ö ő ő
Á ő ő ű í ú ő ő ő ő í í í ő ő ő ő í ő ő ő ű í ő ú í í Á ű í ő ő ő ő í É í í ő Ö Ö Ö Á Í Á ő ő ő ő É ő ő ú ú ú í ő Á Ö ő ő í ő ő ű í ú í í ű í ő ő ő ő í ő ő ő ő í ő ő ő ő í É í í í í ű ő í í ő ú ű í ú í
Az annotáció elvei. Oravecz Csaba MTA Nyelvtudományi Intézet {oravecz}@nytud.hu. MANYE vitaülés 2006. február 20.
Oravecz Csaba MTA Nyelvtudományi Intézet {oravecz}@nytud.hu MANYE vitaülés 2006. február 20. Bevezetés Nyelvi erőforrások, szöveges adatbázisok növekvő jelentősége. Bevezetés Nyelvi erőforrások, szöveges
Nyelvi tudásra épülő fordítómemória
Nyelvi tudásra épülő fordítómemória Hodász Gábor 1, Grőbler Tamás 2 1 Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai Kar Budapest hodasz@morphologic.hu 2 MorphoLogic Kft. Budapest grobler@morphologic.hu
Főnévi csoportok és mondatvázak elemzésének lehetősége magyar nyelvű korpuszokon
Főnévi csoportok és mondatvázak elemzésének lehetősége magyar nyelvű korpuszokon Ligeti-Nagy Noémi Pázmány Doktori Konferencia Budapest, 2016. február 5. Háttér Performancia-alapú elemzés néhány kulcsmotívuma:
A MAGYAR NEMZETI SZÖVEGTÁR EGYMILLIÁRD SZAVAS ÚJ VÁLTOZATA
Magyar Tudomány 2014/9 A MAGYAR NEMZETI SZÖVEGTÁR EGYMILLIÁRD SZAVAS ÚJ VÁLTOZATA Váradi Tamás Oravecz Csaba tudományos főmunkatárs, osztályvezető, tudományos munkatárs, MTA Nyelvtudományi Intézet Nyelvtechnológiai
Események detektálása természetes nyelvű szövegekben
Események detektálása természetes nyelvű szövegekben Subecz Zoltán, Nagyné Csák Éva Összefoglalás Az események detektálásának a feladata az esemény-előfordulások azonosítása a szövegekben. Esemény előfordulásnak
A szótárról. 1. Mi ez?
A szótárról 1. Mi ez? A szótár, amit az olvasó a kezében tart, a leggyakoribb magyar igei szerkezeteket tartalmazza. Egynyelvű szótár explicit szótári értelmezések nélkül; a szerkezeteket, azok jelentését
Beszéd- és nyelvelemző szoftverek a versenyképességért és az esélyegyenlőségért
Szegedi Tudományegyetem Juhász Gyula Pedagógusképző Kar Magyar és Alkalmazott Nyelvészeti Tanszék Beszéd- és nyelvelemző szoftverek a versenyképességért és az esélyegyenlőségért HunCLARIN korpuszok és
Különírás-egybeírás automatikusan
Különírás-egybeírás automatikusan Ludányi Zsófia ludanyi.zsofia@nytud.mta.hu Magyar Tudományos Akadémia, Nyelvtudományi Intézet Nyelvtechnológiai Osztály VII. Alkalmazott Nyelvészeti Doktoranduszkonferencia
Blaho Sylvia, Sass Bálint & Simon Eszter. MTA Nyelvtudományi Intézet február 4.
A készülő MGTSz adatbázis felépítése Blaho Sylvia, Sass Bálint & Simon Eszter MTA Nyelvtudományi Intézet 2010. február 4. Az előadás vázlata 1 A projekt bemutatása A szöveg feldolgozásának szintjei A korpusz
A Mazsola KORPUSZLEKÉRDEZŐ
A Mazsola KORPUSZLEKÉRDEZŐ Sass Bálint sass.balint@nytud.mta.hu MTA Nyelvtudományi Intézet PPKE ITK Eötvös Collegium Budapest, 2012. április 27. 1 / 34 1 HÁTTÉR 2 HASZNÁLAT 3 MIRE JÓ? 4 PÉLDÁK 2 / 34 1
Mi az? Többértelműség Kutatás NYELVTECHNOLÓGIA. Sass Bálint Pázmány Nap október 17.
NYELVTECHNOLÓGIA Sass Bálint sass@digitus.itk.ppke.hu Pázmány Nap 2007. október 17. 1 MI AZ? 2 TÖBBÉRTELMŰSÉG 3 KUTATÁS 1 MI AZ? 2 TÖBBÉRTELMŰSÉG 3 KUTATÁS BEVEZETŐ Language makes us human. Turing teszt
Számítógépes Számítógépes Nyelvészet nyelvi nyelvi adatbázisok é s éés használatuk
Számítógépes Nyelvészet nyelvi adatbázisok és használatuk Középiskolás szakkör előadás fóliák http://www.inf.u-szeged.hu/hlt 2008.12.04. 1 Tartalom A számítógépes szövegfeldolgozás célja Nyelvi adatbázisok
A számítógépes nyelvészet elmélete és gyakorlata. Korpuszok
A számítógépes nyelvészet elmélete és gyakorlata Korpuszok Mi a korpusz? A korpusz ténylegesen előforduló írott, vagy lejegyzett beszélt nyelvi adatok gyűjteménye. A szövegeket valamilyen szempont szerint
Főnévi csoportok azonosítása szabályalapú és hibrid módszerekkel
Főnévi csoportok azonosítása szabályalapú és hibrid módszerekkel MTA SZTAKI Nyelvtechnológiai Kutatócsoport recski@sztaki.hu TLP20 2010. november 25. Tartalom Előzmények A feladat A hunchunk rendszer A
Fordítóprogramok felépítése, az egyes programok feladata. A következő jelölésmódot használjuk: program(bemenet)(kimenet)
Fordítóprogramok. (Fordítóprogramok felépítése, az egyes komponensek feladata. A lexikáliselemző működése, implementációja. Szintaktikus elemző algoritmusok csoportosítása, összehasonlítása; létrehozásuk
emtsv Egy formátum mind felett
emtsv Egy formátum mind felett Indig Balázs, Sass Bálint, Simon Eszter, Mittelholcz Iván, Kundráth Péter, Vadász Noémi MTA Nyelvtudományi Intézet ELTE Bölcsészettudományi Kar 2019. január 25. MSZNY 2019,
Önálló labor feladatkiírásaim tavasz
Önálló labor feladatkiírásaim 2016. tavasz (ezekhez kapcsolódó saját témával is megkereshetnek) Mészáros Tamás http://www.mit.bme.hu/~meszaros/ Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika
ServiceTray program Leírás
ServiceTray program Leírás Budapest 2015 Bevezetés szerviz munkalapok státuszai a Törölve és Lezárva státuszt leszámítva a munkalap különböző nyitott állapotát jelzik, melyek valamilyen tevékenységet jeleznek.
FORD C-MAX + FORD GRAND C-MAX
FORD C-MAX + FORD GRAND C-MAX 7 8 9 11 12 13 15 16 17 18 19 Powered by FORD EcoBoost 20 21 25 27 29 30 32 33 1 2 3 4 5 6 35 37 39 42 43 1 2 46 47 3 10 6 5 11 1 1 2 7 4 9 8 5 7 1 6 2 4 6 7 5 50 3
Magyar nyelvű történeti korpuszok
Magyar nyelvű történeti korpuszok Simon Eszter Debrecen, 2019. február 7. MTA Nyelvtudományi Intézet Az előadás vázlata 1. A történeti korpuszok jellemzői 2. A történeti szövegek feldolgozása 3. A korpuszok
Simon Eszter. 2012. április 19. MTA Nyelvtudományi Intézet. Korpuszépítés ómagyar kódexekből. Simon Eszter. Bemutatás. Anyaggyűjtés.
MTA Nyelvtudományi Intézet 2012 április 19 Az előadás vázlata 1 A projekt bemutatása 2 A korpusz anyagának összegyűjtése 3 A korpusz anyagának feldolgozása A betűhű szöveg előállítása 4 5 6 i elemzés és
HELYI TANTERV AZ ÉLŐ IDEGEN NYELV tanításához Szakközépiskola 9-12. évfolyam
HELYI TANTERV AZ ÉLŐ IDEGEN NYELV tanításához Szakközépiskola 9-12. évfolyam Készült a 2013.03.22 napon közzétett központi program alapján. Érvényesség kezdete: 2013.09.01. Utoljára indítható:.. Dunaújváros,
Számítógépes alkalmazásai
Természetes nyelvek Tartalom Nyelvtechnológia elmélete Nyelvtechnológiai alkalmazások Morfológiai elemzés Egyértelműsítés Mondatelemzés Szemantika Szöveggenerálás Diskurzus-reprezentáció Számítógépes alkalmazások
Ismeretlen szavak helyes kezelése kötegelt
310 IX. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia Ismeretlen szavak helyes kezelése kötegelt helyesírás-ellenőrző programmal Indig Balázs 1, Prószéky Gábor 1,2 1 Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Információs
ó ó é é é ó ü é é Í ő ő ó ó é ö é ó é ő ü é é ó í é é é ű ő ő ő é é ő í é í é é é ú é é é ó í é ö é ő ö é é é ö ü í é é ő é é ü é é í Ú ő ó ö é ő ö ö
Á Á É é ö ö é ő ő ő é ö é é ő é é é é ő í é é é ó é é é ü ő ő ó é ő é ű ö ö ú é ü ö é é é é ó é é ü ő ö é ő é ő ü ő ő ö ö í é ő ó ó ő é ő é ó é é ő é ó é ű é é ü ö é Í ö é í é ő ó ö é ő é ú í ö é é é ö
ó ó ó ö ü ő ö ó ú ő ó ö ó ó ő ü ő ó ő ü ö ő ő ó ó ő ó ö ö ú ó ő ö ó ő ő ó É ó ő ü ö ú ű ü ő ő ú ó ö ú ó ó ó ó ő ó ö ú Á ő ő ő Á ó ó ü É ö ú
ó ó ó ó É ő ó ő ö ú ó ö ú ó ő ó ő ó ó ó ö ü ő ö ó ú ő ó ö ó ó ő ü ő ó ő ü ö ő ő ó ó ő ó ö ö ú ó ő ö ó ő ő ó É ó ő ü ö ú ű ü ő ő ú ó ö ú ó ó ó ó ő ó ö ú Á ő ő ő Á ó ó ü É ö ú ő ü ó ü ő ó Á ő ő ó ő ó Íő
Nyelvtechnológia a lexikográfia szolgálatában Pajzs Júlia
Nyelvtechnológia a lexikográfia szolgálatában Pajzs Júlia Napjaink szótáraink elkészítése és publikálása számos területen összefonódik a nyelvtechnológia eredményeivel. A tanulmányban e szerteágazó kérdéskörnek
Keresés korpuszban október 19., SZTE JGYPK Sass Bálint MTA Nyelvtudományi Intézet
Keresés korpuszban Beszéd- és nyelvelemző szoftverek a versenyképességért és az esélyegyenlőségért 2018. október 19., SZTE JGYPK Sass Bálint MTA Nyelvtudományi Intézet sass.balint@nytud.mta.hu Témák NoSkE
magyarlanc 2.0: szintaktikai elemzés és felgyorsított szófaji egyértelműsítés
368 IX. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia magyarlanc 2.0: szintaktikai elemzés és felgyorsított szófaji egyértelműsítés Zsibrita János 1, Vincze Veronika 2, Farkas Richárd 1 1 Szegedi Tudományegyetem,
Természetesnyelv-feldolgozás. Mesterséges intelligencia 2014. május 9.
Természetesnyelv-feldolgozás Mesterséges intelligencia 2014. május 9. Bevezetés Nyelv- és beszédtechnológia: írott és a hangzó nyelv feldolgozása nyelvi produktumok előállítása Natural language processing
az összetettszó-kezelés, alkalmassá teszik bonyolult agglutináló nyelvek algoritmusok futásidőben feldolgozott nyelvspecifikus célra optimalizált
Nyílt forráskódú morfológiai elemző Németh László, Halácsy Péter Kornai András, Trón Viktor Kivonat A cikk a Szószablya projekt keretében kifejlesztett nyelvfüggetlen morfológiai elemző keretrendszert
A HANGOK TANÁTÓL A BESZÉDTECHNOLÓGIÁIG. Gósy Mária. MTA Nyelvtudományi Intézet, Kempelen Farkas Beszédkutató Laboratórium
A HANGOK TANÁTÓL A BESZÉDTECHNOLÓGIÁIG Gósy Mária MTA Nyelvtudományi Intézet, Kempelen Farkas Beszédkutató Laboratórium beszédzavarok beszédtechnika beszélő felismerése fonológia fonetika alkalmazott fonetika
ő ő ű í ú ő ő ő ő ú í ő ő ő ő í í ő ő ő ű í ú ú ű í ő ő ő ő í í Á í í ő ő ő ő í ő ő ú ú ú í ő ő ő ű í ú Ó ú ű í ő ő ő ő í ő ő ő ő í ő ő ő ő í É í í í í ú ű í ő í í Ö ő ú ű í í í í ő ő ő É í í ű í ő ő ő
Az URaLUID adatbázis bemutatása
Hatás alatt álló nyelvek Az URaLUID adatbázis bemutatása Simon Eszter MTA Nyelvtudományi Intézet 2017. január 13. 29. Finnugor Szeminárium Simon Eszter (MTA NyTI) Hatás alatt álló nyelvek 2017. január
Beninca KEN 600 N garázskapu mozgató motor
1 Beninca KEN 600 N garázskapu mozgató motor Telepítési kézikönyv 2 Technikai adatok Tápfeszültség 230Vac Motor feszültség 24Vdc Teljesítmény 180W Húzósebesség 6.5/5.2m/1 Húzó/tólóerő 800N Védelem IPXO
ContractTray program Leírás
ContractTray program Leírás Budapest 2015 Bevezetés Egy-egy szerződéshez tartozó határidő elmulasztásának komoly gazdasági következménye lehet. Éppen ezért a Szerződés kezelő program főmenü ablakában a
Mahrlights. Őszi akció. MarSurf. M300 hordozható érdességmérő RD8 előtolóegységgel. Az Akciós árak érvényesek 2012 december 31-iG
- + Mahrlights MarSurf. M300 hordozható érdességmérő RD8 előtolóegységgel Őszi akció csak 970 060 Ft Az Ak érvényesek 2012 december 31-iG - 2 MarCal. Digitális tolómérő 16 EWR Referencia rendszer, IP67
Számításelmélet. Második előadás
Számításelmélet Második előadás Többszalagos Turing-gép Turing-gép k (konstans) számú szalaggal A szalagok mindegyike rendelkezik egy független író / olvasó fejjel A bemenet az első szalagra kerül, a többi
DebitTray program Leírás
DebitTray program Leírás Budapest 2015 Bevezetés Egy-egy kintlévőséghez tartozó határidő elmulasztásának komoly következménye lehet. Éppen ezért a Kintlévőség kezelő program főmenü ablakában a program
Egy általános célú morfológiai annotáció kiterjesztése
Egy általános célú morfológiai annotáció kiterjesztése Recski Gábor MTA SZTAKI, Nyelvtechnológiai Kutatócsoport recski@sztaki.hu Kivonat: Egy szó nyelvtani jegyeinek kódolására számos különböző annotációs
HunLearner: a magyar nyelv nyelvtanulói korpusza
Szeged, 2013. január 7 8. 97 HunLearner: a magyar nyelv nyelvtanulói korpusza Vincze Veronika 1, Zsibrita János 2, Durst Péter 3, Szabó Martina Katalin 4 1 MTA-SZTE Mesterséges Intelligencia Kutatócsoport
SMT módszereken alapuló szófaji egyértelműsítő és szótövesítő rendszer
SMT módszereken alapuló szófaji egyértelműsítő és szótövesítő rendszer Laki László János Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Információs Technológiai Kar laki.laszlo@itk.ppke.hu Kivonat: Jelen munkában az
STATISZTIKAI GÉPI FORDÍTÁS
STATISZTIKAI GÉPI FORDÍTÁS MÓDSZERÉNEK ALKALMAZÁSA EGY- ÉS TÖBBNYELVŐ NYELVTECHNOLÓGIAI PROBLÉMÁK HATÉKONY MEGOLDÁSÁRA DOKTORI (PH.D.) DISSZERTÁCIÓ Laki László János Témavezető: Dr. Prószéky Gábor, az
Rajz és vizuális kultúra érettségi vizsga Középszint
Rajz és vizuális kultúra érettségi vizsga Középszint 1. ÍRÁSBELI VIZSGA: Az írásbeli vizsgán a jelölteknek egy központi feladatsort kell megoldaniuk. A vizsgázó a rendelkezésre álló időt tetszése szerint
Mozaik nyelvmodell az AnaGramma elemzőhöz
260 XII. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia Mozaik nyelvmodell az AnaGramma elemzőhöz Indig Balázs 1,2, Laki László 1,2, Prószéky Gábor 1,2,3 1 MTA PPKE Magyar Nyelvtechnológiai Kutatócsoport
Tartalomelemzés. Magyar nyelvű előfeldolgozási feladat szövegelemzéshez. Készítették: Halányi Ferenc Paróczi Zsombor Porohnavec József
Tartalomelemzés Magyar nyelvű előfeldolgozási feladat szövegelemzéshez Készítették: Fodor Bálint Halányi Ferenc Paróczi Zsombor Porohnavec József S02ZLO RQNG93 WRVU7O T715ZR TARTALOMJEGYZÉK Feladat ismertetése...
XI/3. XI. Kiegészítő tevékenységek, létesítmények. 90. Takarítási munkák. TERC Kft. 2015.
XI. Kiegészítő tevékenységek, étesítmények XI/3. 90. Takarítási munkák TERC Kft. 2015. 90. Takarítási munkák Útmutató Tétecsoportok Tétefesoroás Tábázatok 90-III 90-T1 90-T3 90-1 90-I Powered by TCPDF
KONYHABÚTOR FELSŐK ELEMJEGYZÉKE
KONYHABÚTOR FELSŐK ELEMJEGYZÉKE 33,4 magas 35 1-F/1 1-F/2 1-F/3 35,8 magas 36 1-F/4 * 1-F/5 * 1-F/6 33,4 magas 35 1-F/7 1-F/8 1-F/9 1-F/10 35,8 magas 36 1-F/11 * 1-F/12 * 1-F/13 1-F/14 15 2ajtós felső
Teljes visszalépéses elemzés
Teljes visszalépéses elemzés adott a következő nyelvtan S» aad a A» b c elemezzük a következő szöveget: accd» ccd ddc S S a A d a A b c d a c c d a c c d Teljes visszalépéses elemzés adott a következő
Korpuszok létrehozása. Korpuszok a nyelvészeti kutatásban szeptember 22.
Korpuszok létrehozása Korpuszok a nyelvészeti kutatásban 2014. szeptember 22. Alapfogalmak Korpusz: speciális célokra létrehozott, (gyakran tematikus) adatbázis szöveggyűjtemény Annotáció: a szövegek nyelvi
TrendMiner (Politikai témájú SM üzenetek (szociál)pszichológiai vizsgálata)
TrendMiner (Politikai témájú SM üzenetek (szociál)pszichológiai vizsgálata) Miháltz Márton Hungarian Natural Language Processing Meetup, 2014. szeptember 25. www.trendminer-project.eu TrendMiner Projekt
PureToken: egy új tokenizáló eszköz
Szeged, 2013. január 7 8. 305 PureToken: egy új tokenizáló eszköz Indig Balázs 1 1 Pázmány Péter Katolikus Egyetem, Információs Technológiai Kar, MTA-PPKE Magyar Nyelvtechnológiai Kutatócsoport 1083 Budapest,
Szövegbányászat és dokumentum kezelés
Szövegbányászat és dokumentum kezelés 3. Előfeldolgozás, klaszterezés A dokumentumok reprezentálása A dokumentum a szavak együttese A dokumentum rendszerben különböző szavak eltérő súlyúak a téma azonosításában
Használati útmutató 1
Használati útmutató 1 Ismerje meg készülékét Elölnézet, napelem Cipzáras zseb az állványon USB-s Kimenet Szolár töltőkábel (8 mm-es töltőkábel a Sherpa Power Pack vagy Goal Zero Yeti hordozható töltőállomáshoz)