Egy emBERT próbáló feladat
Dávid Márk Nemeskey
In XVI. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia,
2020
PDF
Az utóbbi egy-két évben a mély, kontextuális szóbeágyazások kiszorították a hagyományos, kézzel összeállított feature halmazokat a legtöbb nyelvi feladatban. Ennek ellenére a magyar nyelvfeldolgozó rendszerek (e-magyar, magyarlanc) még mindig a hagyományos, kézi feature-ökkel dolgoznak. A cikkben bemutatjuk az emBERT modult, amely a transformers könyvtár segítségével lehetővé teszi kontextuális szóbeágyazás-alapú osztályozók integrálását az e-magyar rendszerbe. A modult főnévi csoport- és névelemfelismerésre tanítottuk fel. A modellek mindkét feladaton javítanak az eddigi legjobb eredményeken.
Hivatkozás
@InProceedings{ Nemeskey:2020a,
author = {Nemeskey, Dávid Márk},
title = {Egy \texttt{emBERT} próbáló feladat},
booktitle = {{XVI}.\ Magyar Sz{\'a}m{\'i}t{\'o}g{\'e}pes Nyelv{\'e}szeti Konferencia ({MSZNY}2020)},
year = 2020,
pages = {409--418},
address = {Szeged},
}