Size: 8263
Comment:
|
Size: 10378
Comment:
|
Deletions are marked like this. | Additions are marked like this. |
Line 18: | Line 18: |
||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:0px">'''Szymon Łęski''' (Samsung Polska)|| | ||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:0px">'''Szymon Łęski''' (Samsung R&D Polska)|| ||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:5px">'''Głębokie sieci neuronowe w modelach języka'''  {{attachment:seminarium-archiwum/icon-pl.gif|Wystąpienie w języku polskim.}}|| ||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:15px">W czasie wykładu przedstawię wprowadzenie do modeli językowych: tradycyjnych, opartych na n-gramach, oraz nowych, opartych na sieciach rekurencyjnych. Następnie, na podstawie artykułów z ostatnich lat, omówię najciekawsze pomysły rozszerzeń i modyfikacji sieciowych modeli językowych, takie jak modyfikacje reprezentacji słów czy modele z wyjściem nie ograniczonym do z góry ustalonego słownika.|| ||<style="border:0;padding-top:5px;padding-bottom:5px">'''20 listopada 2017'''|| ||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:0px">'''Michał Ptaszyński''' (Kitami Institute of Technology, Japonia)|| ||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:5px">'''Analiza emocji w kontekście jako jeden ze sposobów na osiągnięcie Roztropności Komputerowej'''  {{attachment:seminarium-archiwum/icon-pl.gif|Wystąpienie w języku polskim.}}|| ||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:15px">Badania nad emocjami w dziedzinie Sztucznej Inteligencji i dziedzinach pokrewnych nabrały w ostatnich latach prędkości. Niestety, w większości badań emocje są analizowane bez otaczającego ich kontekstu. W wykładzie spróbuję przekonać słuchaczy, iż rozpoznawanie emocji bez analizowania ich kontekstu jest niekompletne i nie może być wystarczające do praktycznych zastosowań w świecie rzeczywistym. Opiszę także niektóre konsekwencje nieuwzględnienia kontekstu emocji. Na koniec przedstawię jedno podejście, w którym podjęliśmy się analizy emocji w ich kontekście i krótko opiszę pierwsze eksperymenty przeprowadzone w tym kierunku.|| ||<style="border:0;padding-top:5px;padding-bottom:5px">'''4 grudnia 2017'''|| ||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:0px">'''Sebastian Żurowski''', '''Adam Dobaczewski''', '''Piotr Sobotka''' (Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu)|| |
Seminarium „Przetwarzanie języka naturalnego” 2017–18
Seminarium Zespołu Inżynierii Lingwistycznej w Instytucie Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk odbywa się nieregularnie w poniedziałki zwykle o godz. 10:15 w siedzibie IPI PAN (ul. Jana Kazimierza 5, Warszawa) i ma charakter otwarty. Poszczególne referaty ogłaszane są na Polskiej Liście Językoznawczej oraz na stronie Lingwistyka komputerowa na Facebooku. Wszystkie nagrania dostępne są na kanale YouTube. |
2 października 2017 |
Paweł Rutkowski (Uniwersytet Warszawski) |
Polski język migowy (PJM) jest w pełni funkcjonalnym językiem wizualno-przestrzennym, którym posługuje się polska społeczność Głuchych. Jego rozwój rozpoczął się w drugiej dekadzie XIX wieku – wraz z założeniem pierwszej szkoły dla głuchych w Polsce. Do niedawna poświęcano mu bardzo niewiele uwagi w badaniach językoznawczych. Celem niniejszego wystąpienia jest przedstawienie szeroko zakrojonego projektu badawczego służącego opracowaniu obszernego i reprezentatywnego korpusu PJM. Korpus ten jest obecnie tworzony na Uniwersytecie Warszawskim. Ma formę zbioru klipów wideo przedstawiających osoby głuche posługujące się PJM w różnych kontekstach komunikacyjnych. Filmy są szczegółowo anotowane: segmentowane, lematyzowane, tłumaczone na polszczyznę, znakowane pod względem różnych cech gramatycznych i transkrybowane za pomocą symboli HamNoSys. W skali międzynarodowej korpus PJM jest obecnie jednym z dwóch największych zbiorów oznakowanych danych migowych. Na szczególną uwagę zasługuje kwestia frekwencji leksykalnej w PJM. Dane tego typu opracowane zostały dotąd dla zaledwie kilku języków migowych – m.in. dla amerykańskiego języka migowego, nowozelandzkiego języka migowego, brytyjskiego języka migowego, australijskiego języka migowego i słoweńskiego języka migowego. Podstawy empiryczne tych badań wahały się od 100 000 (NZSL) do zaledwie 4 000 jednostek tekstowych (ASL). Niniejsze wystąpienie wpisuje się w dyskusję dotyczącą właściwości frekwencyjnych leksemów języków migowych poprzez przeanalizowanie o wiele większego zbioru relewantnych danych z PJM. |
23 października 2017 |
Katarzyna Krasnowska-Kieraś, Piotr Rybak, Alina Wróblewska (Instytut Podstaw Informatyki PAN) |
Ewaluacja polskich wektorów dystrybucyjnych w kontekście dezambiguacji morfoskładniowej i parsowania zależnościowego |
Uczenie maszynowe oparte na głębokich sieciach neuronowych okazało się bardzo skuteczną heurystyką w różnych zadaniach przetwarzania języka naturalnego. Ważnym komponentem sieci neuronowych jest reprezentacja wektorowa cech (tzw. feature embedding). Istnieje możliwość tworzenia wektorów dystrybucyjnych cech różnego typu, np. wyrazów czy części mowy. Przedmiotem prezentacji będą wyniki analizy, która pokazała, dla jakich cech można obliczać modele dystrybucyjne typu „embedding” dla języków fleksyjnych. Ponadto przedstawimy propozycję ewaluacji in vivo wektorów dystrybucyjnych w kontekście dwóch podstawowych zadań NLP – dezambiguacji morfoskładniowej oraz parsowania zależnościowego. Nasze eksperymenty ewaluacyjne zostały przeprowadzone na zasobach w języku polskim. Przedstawione badania były inspiracją do stworzenia dezambiguatora morfoskładniowego – Toygger, który wygrał Zadanie 1 (A) w konkursie PolEval 2017 i który również zostanie przedstawiony podczas wystąpienia. |
6 listopada 2017 |
Szymon Łęski (Samsung R&D Polska) |
Głębokie sieci neuronowe w modelach języka |
W czasie wykładu przedstawię wprowadzenie do modeli językowych: tradycyjnych, opartych na n-gramach, oraz nowych, opartych na sieciach rekurencyjnych. Następnie, na podstawie artykułów z ostatnich lat, omówię najciekawsze pomysły rozszerzeń i modyfikacji sieciowych modeli językowych, takie jak modyfikacje reprezentacji słów czy modele z wyjściem nie ograniczonym do z góry ustalonego słownika. |
20 listopada 2017 |
Michał Ptaszyński (Kitami Institute of Technology, Japonia) |
Analiza emocji w kontekście jako jeden ze sposobów na osiągnięcie Roztropności Komputerowej |
Badania nad emocjami w dziedzinie Sztucznej Inteligencji i dziedzinach pokrewnych nabrały w ostatnich latach prędkości. Niestety, w większości badań emocje są analizowane bez otaczającego ich kontekstu. W wykładzie spróbuję przekonać słuchaczy, iż rozpoznawanie emocji bez analizowania ich kontekstu jest niekompletne i nie może być wystarczające do praktycznych zastosowań w świecie rzeczywistym. Opiszę także niektóre konsekwencje nieuwzględnienia kontekstu emocji. Na koniec przedstawię jedno podejście, w którym podjęliśmy się analizy emocji w ich kontekście i krótko opiszę pierwsze eksperymenty przeprowadzone w tym kierunku. |
4 grudnia 2017 |
Sebastian Żurowski, Adam Dobaczewski, Piotr Sobotka (Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu) |
Tytuł wystąpienia udostępnimy wkrótce |
Streszczenie wystąpienia będzie dostępne w najbliższym czasie. |
Zapraszamy także do zapoznania się z archiwum seminariów z lat 2000–15 oraz listą wystąpień z lat 2015–17. |