Nowa edycja seminarium Zespołu Inżynierii Lingwistycznej w Instytucie Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk rozpocznie się w październiku 2025 r. Seminarium 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.

15 września 2025

Louis Esteve (Universite Paris-Saclay)

Diversity and dataset size – a quantitative perspective  

The field of Natural Language Processing (NLP) studies the abilities of computer systems to process and generate natural language, and has received increasing attention from the general population since the democratisation of generative and conversational models. However, behind the scenes, state-of-the-art NLP models are trained on ever-larger datasets, reaching trillions of tokens. It may be argued that the creation and use of such immense datasets is motivated by the idea that 'the larger the dataset, the more diverse it is', and that in turn 'if the training set is more diverse, it shall yield better models'. However, these statements thus far remain intuitions and need to be properly tested. To this end, this presentation will tackle methods and caveats of formal diversity quantification including limitations of the literature, a preliminary discussion on the link between diversity and dataset size, as well as their impact on downstream applications.

6 października 2025

Stan Matwin (Dalhousie University / IPI PAN)

Głębokie, wielopostaciowe uczenie się diagnozowania zaburzeń psychicznych z zapisów wywiadów klinicznych   

Kluczowe cechy chorób psychicznych znajdują odzwierciedlenie w zapisach audio wywiadów klinicznych z pacjentami i ich rodzinami. Zbudowaliśmy metodę głębokiego uczenia się, która automatycznie wyodrębnia istotne cechy niezbędne do diagnozy chorób psychicznych (ADHD, depresji, choroby afektywnej dwubiegunowej i schizofrenii) z tego rodzaju wywiadów. Wykorzystujemy różnorodne, wstępnie wytrenowane modele do ekstrakcji reprezentacji zarówno z dźwiękowych segmentów tych wywiadów, jak i ich wersji tekstowych. Używamy kilku nowoczesnych technik reprezentacyjnych (embeddings). Stosujemy podejście Big Data eksplorując istniejące korpusy dźwiękowe i tekstowe adnotowane etykietami emocjonalnymi. Problem niedoboru adnotowanych danych rozwiązujemy za co pomocą parametrycznego dostrajania modelu (Parameter Efficient Fine-Tuning). Wszystkie te reprezentacje są następnie łączone w jedną formę wielopostaciowa. Do diagnozowania powyższych zaburzeń psychicznych stosujemy uczenie się przez kontrast oraz syntezę modeli za pomocą komitetu ekspertów (Mixture of Experts). Otrzymane wyniki pokazują że poprzez multimodalną analizę wywiadów klinicznych można diagnozować zaburzenia psychiczne z zadowalającą dokładnością (projekt prowadzony we współpracy z H. Naderi i R. Uherem).

20 października 2025

Arkadiusz Modzelewski (Uniwersytet Padewski / Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych)

Dezinformacja: zbiory danych, metody i ewaluacja modeli językowych  

Jakich narzędzi językowych używają autorzy dezinformacji? Czy włączenie wiedzy o perswazji i intencjach może poprawić zdolność dużych modeli językowych do wykrywania dezinformacji? Jak skuteczne są modele LLM w identyfikowaniu dezinformacji w języku polskim i angielskim? W tym wykładzie przedstawię wyniki moich badań dotyczących dezinformacji, perswazji i intencji stojących za wprowadzającymi w błąd informacjami. Przedstawię jeden z największych polskich zbiorów danych dotyczących dezinformacji, a także nowatorski zbiór danych w języku angielskim. Oba zbiory zostały zaprojektowane w celu uchwycenia technik manipulacyjnych i intencji autorów dezinformacji. Opierając się na tych i innych zasobach, omówię skuteczność obecnych modeli LLM w wykrywaniu dezinformacji, perswazji i intencji oraz wskazuję obiecujące kierunki poprawy ich skuteczności w wykrywaniu dezinformacji.

3 listopada 2025

Gražina Korvel (Uniwersytet Wileński)

Tworzenie korpusów mowy dla języków o ograniczonych zasobach   

Tworzenie różnorodnych, dobrze anotowanych korpusów mowy ma zasadnicze znaczenie dla modeli uczenia maszynowego. Podczas wystąpienia zostaną przedstawione podstawowe zagadnienia dotyczące anotacji korpusów mowy, ze szczególnym uwzględnieniem języka litewskiego. Omówiony zostanie projekt Wielkiego Litewskiego Korpusu Mowy (LIEPA-3), w tym strategia gromadzenia, anotacji i kontroli jakości danych, a także zapewnienia zrównoważonej reprezentacji dialektów, płci oraz grup wiekowych. Poruszone zostaną również kwestie etycznego gromadzenia danych i standaryzacji korpusów.

24 listopada 2025

Jan Eliasz, Mikołaj Langner, Jan Kocoń (Politechnika Wrocławska)

Language, Culture, and Ideology: Personalizing Offensiveness Detection in Political Tweets with Reasoning LLMs  

We investigate two complementary strategies for improving the reliability of Large Language Models in classification settings. First, we show that decomposing multi-label classification into a set of independent binary decisions offers clear practical advantages over structured output formulations: it substantially reduces parsing errors, works seamlessly with decoder-only architectures, and delivers faster inference when combined with prefix caching, without requiring any model retraining.

Divide, Cache, Conquer. Dichotomic Prompting for Efficient Multi-Label LLM-Based Classfication  

Second, we demonstrate that reasoning-enabled LLMs are markedly better at tasks requiring contextual sensitivity, such as offensive-language annotation. When prompted to adopt a specific role, reasoning models maintain that role more consistently and make more accurate, fine-grained judgments than their non-reasoning counterparts. Viewed together, these findings highlight a unifying principle: LLMs become both more efficient and more context-aware when their decision process is made more structured, whether through task decomposition or through explicit reasoning.

1 grudnia 2025

Filip Kucia, Anna Wróblewska, Bartosz Grabek, Szymon Trochimiak (Politechnika Warszawska)

Jak uczynić muzea bardziej interaktywnymi? Studium przypadku „Artystycznego Chatbota”  

Wystąpienie dotyczy wyzwań związanych z wdrażaniem chatbotów opartych na dużych modelach językowych (LLM) w publicznych przestrzeniach kultury, na przykładzie naszych doświadczeń z Artistic Chatbot – głosowym agentem konwersacyjnym użytym podczas miesięcznej wystawy sztuki w Akademii Sztuk Pięknych w Warszawie. Koncentrujemy się na dwóch powiązanych zagadnieniach: jak sprawić, by system odpowiadał na pytania dotyczące wielojęzycznej kolekcji artystycznej, oraz jak oceniać jakość tych odpowiedzi. Od strony technicznej omawiamy strategie budowy bazy wiedzy z obsługą wyszukiwania (retrieval-augmented) na podstawie różnorodnych, wielojęzykowych materiałów artystycznych związanych z wystawą oraz kompromisy między modelami działającymi w języku rodzimym a podejściami wykorzystującymi język pośredni i tłumaczenie. Z perspektywy projektowania interakcji przedstawiamy w pełni głosową konfigurację w przestrzeni galerii, w której zwiedzający podchodzą do mikrofonu i zwracają się do systemu za pomocą ustalonych wyrażeń wywołujących, bez użycia ekranów czy klawiatur. W dalszej części wystąpienia omawiamy analizę post factum tego wdrożenia. Na podstawie logów interakcji oraz badania z udziałem anotatorów, którzy ręcznie oceniają odpowiedzi systemu, porównujemy różne konfiguracje modeli i mechanizmów wyszukiwania pod względem dokładności faktograficznej, spójności i trafności względem tematyki wystawy. Studium to służy nam jako punkt wyjścia do dyskusji o tym, jak definiować i mierzyć „dobrą” odpowiedź w konwersacyjnej AI dla dziedzictwa kulturowego oraz w jaki sposób wybory dotyczące języka, tłumaczenia i interakcji głosowej powinny wpływać na przyszłe wdrożenia takich systemów w muzeach i galeriach.

Zapraszamy także do zapoznania się z archiwum seminariów z lat 2000–2015 oraz listą wystąpień z lat 2015–2025.