Differences between revisions 715 and 717 (spanning 2 versions)

Seminarium „Przetwarzanie języka naturalnego” 2022–23

Seminarium Zespołu Inżynierii Lingwistycznej w Instytucie Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk odbywa się średnio co 2 tygodnie, zwykle w poniedziałki o godz. 10:15 (niekiedy 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.

3 października 2022

Sławomir Dadas (Ośrodek Przetwarzania Informacji)

Doświadczenia z trenowania neuronowych enkoderów zdaniowych dla języka polskiego

Transformacja zdań lub krótkich tekstów do postaci gęstych wektorów o stałej liczbie wymiarów znajduje zastosowanie w zadaniach takich jak wyszukiwanie informacji, odpowiadanie na pytania, grupowanie tekstów czy detekcja plagiatów. Prostym sposobem na konstrukcję tego typu reprezentacji jest agregacja wektorów wygenerowanych przez model języka lub pochodzących z zanurzeń słów. Natomiast wyższej jakości reprezentacje można uzyskać poprzez dodatkowy fine-tuning modelu języka na parach zdań semantycznie podobnych. W prezentacji przedstawione zostaną metody uczenia enkoderów zdaniowych bazujących na architekturze Transformer oraz nasze doświadczenia z trenowaniem takich modeli dla języka polskiego. Ponadto omówimy sposoby na automatyczne pozyskanie dużych zbiorów parafraz korzystając z publicznie dostępnych korpusów. Pokazany zostanie także przykład zastosowania enkoderów zdaniowych w praktyce, w systemie informatycznym służącym do wykrywania niedozwolonych zapisów w umowach konsumenckich.

Zapraszamy także do zapoznania się z archiwum seminariów z lat 2000–2015 oraz listą wystąpień z lat 2015–2022.

3 października 2022

... (...)

Tytuł wystąpienia podamy wkrótce

Opis wystąpienia udostępnimy już niedługo.

WOLNE TERMINY:

14 lutego 2022

14 marca 2022

||<style="border:0;padding-top:5px;padding-bottom:5px">25 kwietnia 2022|| – UWAGA, jest KJK ||<style="border:0;padding-top:5px;padding-bottom:5px">9 maja 2022|| – Adam Grycner?

23 maja 2022 – UWAGA, LREC 20–25 maja

||<style="border:0;padding-top:5px;padding-bottom:5px">20 czerwca 2022|| – UWAGA, jest KJK

UWAGA: ze względu na zakaz wstępu do IPI PAN dla osób niezatrudnionych w Instytucie, w stacjonarnej części seminarium mogą brać udział tylko pracownicy IPI PAN i prelegenci (także zewnętrzni). Dla pozostałych uczestników seminarium będzie transmitowane – prosimy o korzystanie z linku przy tytule wystąpienia.

Uczestnicy Akcji COST CA18231: Multi3Generation: Multi-task, Multilingual, Multi-modal Language Generation: – Marcin PAPRZYCKI (marcin.paprzycki@ibspan.waw.pl) – Maria GANZHA (m.ganzha@mini.pw.edu.pl) – Katarzyna WASIELEWSKA-MICHNIEWSKA (katarzyna.wasielewska@ibspan.waw.pl)

6 czerwca 2022

Paula Czarnowska (University of Cambridge)

Tytuł wystąpienia podamy wkrótce

Opis wystąpienia udostępnimy już niedługo.

2 kwietnia 2020

Stan Matwin (Dalhousie University)

Efficient training of word embeddings with a focus on negative examples

This presentation is based on our AAAI 2018 and AAAI 2019 papers on English word embeddings. In particular, we examine the notion of “negative examples”, the unobserved or insignificant word-context co-occurrences, in spectral methods. we provide a new formulation for the word embedding problem by proposing a new intuitive objective function that perfectly justifies the use of negative examples. With the goal of efficient learning of embeddings, we propose a kernel similarity measure for the latent space that can effectively calculate the similarities in high dimensions. Moreover, we propose an approximate alternative to our algorithm using a modified Vantage Point tree and reduce the computational complexity of the algorithm with respect to the number of words in the vocabulary. We have trained various word embedding algorithms on articles of Wikipedia with 2.3 billion tokens and show that our method outperforms the state-of-the-art in most word similarity tasks by a good margin. We will round up our discussion with some general thought s about the use of embeddings in modern NLP.

na kanale YouTube. on YouTube.

Nowe typy:

Aleksandra Gabryszak (DFKI Berlin): – https://aclanthology.org/people/a/aleksandra-gabryszak/ – https://www.researchgate.net/profile/Aleksandra-Gabryszak – miała tekst na warsztacie First Computing Social Responsibility Workshop (http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2022/workshops/CSRNLP1/index.html) na LREC-u 2022: http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2022/workshops/CSRNLP1/pdf/2022.csrnlp1-1.5.pdf

Marcin Junczys-Dowmunt przy okazji świąt? Adam Jatowt? Piotrek Pęzik? Wrocław? Kwantyfikatory? MARCELL? Może Piotrek z Bartkiem?

Umówić się z Brylską, zapytać tę od okulografii, czy to jest PJN Agnieszka Kwiatkowska – zobaczyć ten jej tekst, moze też coś opowie? Ew. Kasia Brylska, Monika Płużyczka na seminarium? Marcin Napiórkowski z Karolem? Maciej Karpiński Demenko – dawno już ich nie było; można iść po kluczu HLT Days

MTAS? – NLP dla tekstów historycznych – Marcin/Witek? razem z KORBĄ, pokazać oba ręcznie znakowane korpusy i benchmarki na tagerach – maj, – może Wrocław mógłby coś pokazać? – pisałem do Maćka P.

– jakieś wystąpienia PolEvalowe?

Tomek Dwojak i inni z https://zpjn.wmi.amu.edu.pl/seminar/?

Będzie na Data Science Summit:

Using topic modeling for differentiation based on Polish parliament plus person Aleksander Nosarzewski Statistician @ Citi

Artykuł o GPT napisał Mateusz Litwin: https://www.linkedin.com/in/mateusz-litwin-06b3a919/ W OpenAI jest jeszcze https://www.linkedin.com/in/jakub-pachocki/ i https://www.linkedin.com/in/szymon-sidor-98164044/

Text data can be an invaluable source of information. In particular, what, how often and in which way we talk about given subjects can tell a lot about us. Unfortunately, manual scrambling through huge text datasets can be a cumbersome task. Luckily, there is a class of unsupervised models - topic models, which can perform this task for us, with very little input from our side. I will present how to use Structural Topic Model (STM) - an enhancement over popular LDA to obtain some kind of measure of differences between given groups or agents of interest, based on an example of Polish parliamentary speeches and political parties.

12 DATA 2017 (UWAGA: wystąpienie odbędzie się o 13:00 w ramach seminarium IPI PAN)

OSOBA (AFILIACJA)

Tytuł zostanie udostępniony w najbliższym czasie

Opis wystąpienia zostanie udostępniony wkrótce.

...

...

-  ⇤ ← Revision 715 as of 2022-08-31 21:13:57 → 
  Size: 10487
  Editor: MaciejOgrodniczuk
  Comment:
+   ← Revision 717 as of 2022-10-03 14:34:11 → ⇥
  Size: 10582
  Editor: MaciejOgrodniczuk
  Comment:
-Deletions are marked like this.
+Additions are marked like this.
 Line 8:
-||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:5px">'''Doświadczenia z trenowania neuronowych enkoderów zdaniowych dla języka polskiego''' &#160;{{attachment:seminarium-archiwum/icon-en.gif|Wystąpienie w języku polskim.}}||
+||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:5px">[[https://www.youtube.com/watch?v=TGwLeE1Y5X4|{{attachment:seminarium-archiwum/youtube.png}}]] '''Doświadczenia z trenowania neuronowych enkoderów zdaniowych dla języka polskiego''' &#160;{{attachment:seminarium-archiwum/icon-pl.gif|Wystąpienie w języku polskim.}}||

Diff for "seminarium"

Menu

Seminarium „Przetwarzanie języka naturalnego” 2022–23