Size: 13099
Comment:
|
Size: 13095
Comment:
|
Deletions are marked like this. | Additions are marked like this. |
Line 6: | Line 6: |
||<style="border:0;padding-top:5px;padding-bottom:5px">'''11 października 2021''' ('''UWAGA: seminarium inauguracyjne łączone z instytutowym, rozpocznie się o 10:00''')|| ||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:0px">'''Adam Przepiórkowski''' (Instytut Języka Polskiego PAN, Uniwersytet Warszawski)|| |
||<style="border:0;padding-top:5px;padding-bottom:5px">'''11 października 2021''' (UWAGA: seminarium inauguracyjne łączone z instytutowym, rozpocznie się o 10:00)|| ||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:0px">'''Adam Przepiórkowski''' (Instytut Podstaw Informatyki PAN, Uniwersytet Warszawski)|| |
Seminarium „Przetwarzanie języka naturalnego” 2021–22
Seminarium Zespołu Inżynierii Lingwistycznej w Instytucie Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk odbywa się średnio co 2 tyggodnie, zwykle w poniedziałki o godz. 10:15 (obecnie online – prosimy o korzystanie z linku przy tytule wystąpienia) i ma charakter otwarty. Poszczególne referaty ogłaszane są na Polskiej Liście Językoznawczej oraz na stronie Lingwistyka komputerowa na Facebooku. Nagrania wystąpień dostępne są na kanale YouTube. |
11 października 2021 (UWAGA: seminarium inauguracyjne łączone z instytutowym, rozpocznie się o 10:00) |
Adam Przepiórkowski (Instytut Podstaw Informatyki PAN, Uniwersytet Warszawski) |
Jakie kwantyfikatory można wyrazić w języku naturalnym? O koordynacji i kwantyfikatorach poliadycznych |
Streszczenie wystąpienia podamy już niedługo. |
18 października 2021 |
Jan Kocoń, Przemysław Kazienko (Politechnika Wrocławska) |
Spersonalizowane przetwarzanie języka naturalnego |
Wiele zadań z zakresu przetwarzania języka naturalnego, takich jak klasyfikacja tekstów obraźliwych czy emocjonalnych, ma z natury charakter subiektywny. Jest to duże wyzwanie, szczególnie w odniesieniu do procesu anotacji. Ludzie postrzegają treści w bardzo indywidualny sposób. Większość obecnie stosowanych procedur anotacji ma na celu osiągnięcie wysokiego poziomu zgodności. Większość istniejących metod uczenia maszynowego opiera się na uzgodnionych lub większościowych anotacjach. Jednakże, wytyczne dotyczące anotacji subiektywnych treści mogą ograniczać swobodę podejmowania decyzji przez anotatorów. Motywowani umiarkowaną zgodnością anotacji w zbiorach danych dotyczących obraźliwych i emocjonalnych treści, stawiamy hipotezę, że należy wprowadzić spersonalizowane podejście do tak subiektywnych zadań. Proponujemy nowe architektury głębokiego uczenia, które biorą pod uwagę nie tylko treść, ale również charakterystykę danego człowieka. Proponujemy różne podejścia do uczenia reprezentacji i przetwarzania danych o odbiorcach tekstów. Eksperymenty przeprowadziliśmy na czterech zestawach danych. Pierwsze trzy, to dyskusje z Wikipedii, anotowane takimi zjawiskami, jak atak, agresja i toksyczność. Czwarty zbiór to opinie anotowane dziesięcioma kategoriami emocji. Wszystkie nasze modele oparte o reprezentację człowieka znacząco poprawiają jakość predykcji w zadaniach subiektywnych, ocenianych z perspektywy jednostki. Dodatkowo, opracowaliśmy wymagania dotyczące procedur anotacji, personalizacji i przetwarzania treści, aby uczynić nasze rozwiązania zorientowanymi na człowieka. |
8 listopada 2021 |
Ryszard Tuora, Łukasz Kobyliński (Instytut Podstaw Informatyki PAN) |
Wykorzystanie analizy zależnościowej w automatycznej odmianie wyrażeń wielowyrazowych dla języka polskiego |
Streszczenie wystąpienia podamy już niedługo. |
22 listopada 2021 |
Joanna Byszuk (Instytut Języka Polskiego PAN) |
Tytuł wystąpienia podamy już wkrótce |
Streszczenie wystąpienia podamy już niedługo. |
29 listopada 2021 (seminarium połączone z instytutowym) |
Piotr Przybyła (Instytut Podstaw Informatyki PAN) |
Kiedy dokładność klasyfikacji to za mało: wyjaśnianie oceny wiarygodności tekstu i pomiar reakcji użytkowników |
Streszczenie wystąpienia podamy już niedługo. |
Zapraszamy także do zapoznania się z archiwum seminariów z lat 2000–2015 oraz listą wystąpień z lat 2015–2020. |