Narzędzia do automatycznego wydobywania kolokacji
|
|
- Małgorzata Mazurkiewicz
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Narzędzia do automatycznego wydobywania kolokacji Jan Kocoń, Agnieszka Dziob, Marek Maziarz, Maciej Piasecki, Michał Wendelberger Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej
2 Wstęp Cel: Słownik wielowyrazowych jednostek leksykalnych Definicja: Wielowyrazowa jednostka leksykalna czym jest? Metoda: Dwie drogi kolokacje (związki frazeologiczne) kryteria Wychodzimy od kolokacji, które wydobywamy w sposób automatyczny, ale oceniamy za pomocą kryteriów lingwistycznych.
3 Schemat przetwarzania
4 Korpus tekstowy Zbiór tekstów wraz z zestawem metadanych. Pożądane cechy: reprezentatywność, zachowanie podziału na zdania, wyrazy i segmenty. Zawartość: formy bazowe, opis morfologiczny, dodatkowe anotacje.
5 Plik z korpusem (format CCL)
6 Definicja kolokacji Często zaobserwowane i nieprzypadkowe połączenie słów występujących w bliskim sąsiedztwie. Przykłady interesujących kolokacji: białe wino (ciągła), czerwona kartka (ciągła), nabić [komuś] guza (nieciągła).
7 Ocena nieprzypadkowości Nieprzypadkowość (siłę) kolokacji mierzyć można różnymi sposobami. Metody te różnią się od siebie podejściem do rozwiązania problemu, ilością potrzebnych danych, złożonością pamięciową i obliczeniową.
8 Miary do oceny siły powiązania Funkcje statystyczne: Pointwise Mutual Dependency, Mutual Dependency, Frequency Biased MD, Mutual Expectation, Unigram Subtuples... Testy statystyczne: X 2 Persona, Loglikelihood, TScore, ZScore... Miary szyku: W Order...
9 Miara połączona Różne miary promują różne cechy kolokacji, np. rzadkie połączenia częste występowanie ustalony lub zmienny szyk, itd. Miara połączona: wyliczamy dla poszczególnych kolokacji wartości różnych miar, łączymy miary częściowe różne sposoby łączenia, w miarę połączoną VAM (Vector Association Measure)
10 Zestawienie przykładowych wyników ekstrakcji kolokacji
11 Filtrowanie danych Filtry statystyczne: częstości, bardziej skomplikowane filtry (np.: entropia, wariancja). Filtry językowe: trudniejsze, wiedza dziedzinowa, mniejsza ogólność międzyjęzykowa, oparte o części mowy (typy strukturalne), np. operatory języka ograniczeń WCCL. Funkcje dyspersji (np. TF-IDF): względna prostota zastosowania, wymaga zbioru korpusów.
12 Funkcje dyspersji Zadania: zmiana rozkładu danych statystycznych, wstępne wyznaczenie potencjalnie interesujących kolokacji, element filtrowania,
13 MeWeX system do wydobywania kolokacji Warto też spojrzeć na system TermoPL wyspecjalizowany w wydobywaniu terminologii: Materiały warsztatowe o TermoPL, np.:
14 Słownik wielowyrazowych jednostek leksykalnych tiny.cc/clarinmwe
15 Słownik wielowyrazowych jednostek leksykalnych Clarinu Statystyki: 55 tys. haseł (prawie 1/3 Słowosieci) większość rzeczowników większość biogramów (tj. dwuelementowych kolokacji) większość w typie NA (rzeczownik + przymiotnik w postpozycji)
16 Słownik wielowyrazowych jednostek leksykalnych Clarinu Bigramy rzeczownikowe według typu strukturalnego karta debetowa żółta kartka mała czarna bać się matka Polka
17 Słownik wielowyrazowych jednostek leksykalnych Clarinu WJL z podziałem na część mowy Bigramy a trigramy
18 Słownik wielowyrazowych jednostek leksykalnych Clarinu część mowy schemat wydobycia typ strukturalny i zmienne szyk
19 Słownik wielowyrazowych jednostek leksykalnych Clarinu Przykłady typów strukturalnych (bigramy) Rzeczownikowe: dwa rzeczowniki szyk ustalony (fix) wymusza liczbę pojedynczą dla obu wyrazów wymusza uzgodnienie obu wyrazów pod względem przypadka
20 Słownik wielowyrazowych jednostek leksykalnych Clarinu Przykłady typów strukturalnych (bigramy) Przyimkowe: przyimek i rzeczownik (wyrażenie przyimkowe) szyk ustalony przyimek wymusza rzeczownik w bierniku
21 Wielowyrazowa jednostka leksykalna (WJL) Dwa podejścia DEF. 1. takie połączenie wyrazowe, które jest przechowywane w naszym mentalnym leksykonie jako jednostka, całostka semantyczna i którego to połączenia nie musimy składać na bieżąco w tekście, tylko przywołujemy je z pamięci Svensen 2009, Murphy 2003, Laskowski 1999, Jackendoff 1997 DEF. 2. takie połączenie wyrazowe, którego znaczenia nie jesteśmy w stanie zrekonstruować na podstawie znaczeń elementów składowych Sinclair 1998, Weigand 1998, Malmkjaer 1991
22 Wielowyrazowa jednostka leksykalna (WJL) Dwa podejścia DEF. 1. takie połączenie wyrazowe, które jest przechowywane w naszym mentalnym leksykonie jako jednostka, całostka semantyczna i którego to połączenia nie musimy składać na bieżąco w tekście, tylko przywołujemy je z pamięci Svensen 2009, Murphy 2003, Laskowski 1999, Jackendoff 1997 DEF. 2. takie połączenie wyrazowe, którego znaczenia nie jesteśmy w stanie zrekonstruować na podstawie znaczeń elementów składowych Sinclair 1998, Weigand 1998, Malmkjaer 1991
23 WJL system kryteriów System zbudowany na wielu kryteriach połączenie TAK NIE WJL? maszyna do szycia 13 1 a pies Marka 0 14 r
24 WJL system kryteriów System zbudowany na wielu kryteriach Połączenie XYZ a TERMINY TERMIN? r PARAFRAZA? nie-wjl r a N+Adj? a r JEDNOSTKI NIEKOMPO- ZYCYJNE SEPAROWALNOŚĆ? a SZYK USTALONY? r ZESTAWIENIA a ZESTAWIENIA r nie-wjl
25 MeWeX ćwiczenia warsztatowe Przetwarzanie korpusu Wybrane teksty z korpusu z zajęć z LEM Wydobycie kolokacji przy różnych ustawieniach miar i filtrowania Przegląd kolokacji
26 Dziękuję bardzo za uwagę
Narzędzia do automatycznego wydobywania kolokacji
Narzędzia do automatycznego wydobywania kolokacji Jan Kocoń, Agnieszka Dziob, Marek Maziarz, Maciej Piasecki, Michał Wendelberger Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej marek.maziarz@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznego wydobywania słowników kolokacji i do oceny leksykalności połączeń wyrazowych
Narzędzia do automatycznego wydobywania słowników kolokacji i do oceny leksykalności połączeń wyrazowych Agnieszka Dziob, Marek Maziarz, Maciej Piasecki, Michał Wendelberger Politechnika Wrocławska Katedra
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznego wydobywania słowników kolokacji i do oceny leksykalności połączeń wyrazowych
Narzędzia do automatycznego wydobywania słowników kolokacji i do oceny leksykalności połączeń wyrazowych Agnieszka Dziob, Marek Maziarz, Maciej Piasecki, Michał Wendelberger Politechnika Wrocławska Katedra
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznego wydobywania słowników kolokacji i do oceny leksykalności połączeń wyrazowych
Narzędzia do automatycznego wydobywania słowników kolokacji i do oceny leksykalności połączeń wyrazowych Marek Maziarz, Maciej Piasecki, Michał Wendelberger Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji
Bardziej szczegółowoNarzędzia do wydobywania słowników związków frazeologicznych i terminów
Narzędzia do wydobywania słowników związków frazeologicznych i terminów Marek Maziarz, Michał Wendelberger Politechnika Wrocławska Instytut Informatyki Grupa Naukowa G4.19 marek.maziarz@pwr.edu.pl michal.wendelberger@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoProgram warsztatów CLARIN-PL
W ramach Letniej Szkoły Humanistyki Cyfrowej odbędzie się III cykl wykładów i warsztatów CLARIN-PL w praktyce badawczej. Narzędzia cyfrowe do analizy języka w naukach humanistycznych i społecznych 17-19
Bardziej szczegółowoKorpusomat narzędzie do tworzenia przeszukiwalnych korpusów języka polskiego
Korpusomat narzędzie do tworzenia przeszukiwalnych korpusów języka polskiego Witold Kieraś Łukasz Kobyliński Maciej Ogrodniczuk Instytut Podstaw Informatyki PAN III Konferencja DARIAH-PL Poznań 9.11.2016
Bardziej szczegółowoSłowosiec leksykalna siec semantyczna je zyka polskiego i jej zastosowania
Słowosiec 3.2 - leksykalna siec semantyczna je zyka polskiego i jej zastosowania Poziom rozszerzony Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 agnieszka.dziob@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoOpen Access w technologii językowej dla języka polskiego
Open Access w technologii językowej dla języka polskiego Marek Maziarz, Maciej Piasecki Grupa Naukowa Technologii Językowych G4.19 Zakład Sztucznej Inteligencji, Instytut Informatyki, W-8, Politechnika
Bardziej szczegółowoCLARIN rozproszony system technologii językowych dla różnych języków europejskich
CLARIN rozproszony system technologii językowych dla różnych języków europejskich Maciej Piasecki Politechnika Wrocławska Instytut Informatyki G4.19 Research Group maciej.piasecki@pwr.wroc.pl Projekt CLARIN
Bardziej szczegółowoCLARIN-PL w praktyce badawczej. Cyfrowe narzędzia do analizy języka w pracy humanistów i tłumaczy
Cykl wykładów i warsztatów CLARIN-PL w praktyce badawczej. Cyfrowe narzędzia do analizy języka w pracy humanistów i tłumaczy 13 15 kwietnia 2015 roku Warszawa, Pałac Staszica, ul. Nowy Świat 72, sala 144
Bardziej szczegółowoII cykl wykładów i warsztatów. CLARIN-PL w praktyce badawczej. Cyfrowe narzędzia do analizy języka w naukach humanistycznych i społecznych
II cykl wykładów i warsztatów CLARIN-PL w praktyce badawczej. Cyfrowe narzędzia do analizy języka w naukach humanistycznych i społecznych 18-20 maja 2015 roku Politechnika Wrocławska, Centrum Kongresowe,
Bardziej szczegółowoEkstrakcja informacji oraz stylometria na usługach psychologii Część 2
Ekstrakcja informacji oraz stylometria na usługach psychologii Część 2 ws.clarin-pl.eu/websty.shtml Tomasz Walkowiak, Maciej Piasecki Politechnika Wrocławska Grupa Naukowa G4.19 Katedra Inteligencji Obliczeniowej
Bardziej szczegółowoWebSty otwarty webowy system do analiz stylometrycznych
WebSty otwarty webowy system do analiz stylometrycznych Maciej Piasecki, Tomasz Walkowiak, Maciej Eder Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 maciej.piasecki@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoSłowosiec 3.0 - leksykalna siec semantyczna je zyka polskiego i jej zastosowanie w analizie znaczen. Cześc c wiczeniowa
Słowosiec 3.0 - leksykalna siec semantyczna je zyka polskiego i jej zastosowanie w analizie znaczen. Cześc c wiczeniowa Paweł Ke dzia, Marek Maziarz, Maciej Piasecki Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji
Bardziej szczegółowoSłowosiec 3.0 - leksykalna siec semantyczna je zyka polskiego i jej zastosowanie w analizie znaczen. Cześc c wiczeniowa
Słowosiec 3.0 - leksykalna siec semantyczna je zyka polskiego i jej zastosowanie w analizie znaczen. Cześc c wiczeniowa Paweł Ke dzia, Marek Maziarz, Maciej Piasecki Politechnika ska Katedra Inteligencji
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznej analizy semantycznej tekstu na poziomach: leksykalnym i struktur
Narzędzia do automatycznej analizy semantycznej tekstu na poziomach: leksykalnym i struktur Maciej Piasecki, Paweł Kędzia Politechnika ska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 Plan prezentacji
Bardziej szczegółowoInforex - zarządzanie korpusami i ich anotacja
Inforex - zarządzanie korpusami i ich anotacja Marcin Oleksy marcin.oleksy@pwr.edu.pl Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Technologii
Bardziej szczegółowoZarządzanie i anotowanie korpusów tekstowych w systemie Inforex
Zarządzanie i anotowanie korpusów tekstowych w systemie Inforex Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Marcin Oleksy marcin.oleksy@pwr.edu.pl Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej
Bardziej szczegółowoCLARIN-PL wielka infrastruktura badawcza technologii językowych dla nauk humanistycznych i społecznych
wielka infrastruktura badawcza technologii językowych dla nauk humanistycznych i społecznych Maciej Piasecki Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 Technologii Językowej
Bardziej szczegółowoCo wylicza Jasnopis? Bartosz Broda
Co wylicza Jasnopis? Bartosz Broda Analiza języka polskiego Ekstrakcja tekstu Dokument narzędzie do mierzenia zrozumiałości Analiza morfologiczna Analiza morfosyntaktyczna Indeksy Klasa trudności:
Bardziej szczegółowoInforex - zarządzanie korpusami i ich anotacja. Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Technologii Językowych G4.
Inforex - zarządzanie korpusami i ich anotacja Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Marcin Oleksy Jan Wieczorek Jan Kocoń marcin.oleksy@pwr.edu.pl jan.wieczorek@pwr.edu.pl jan.kocon@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoPublikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemie DSpace
Publikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemie DSpace Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Marcin Oleksy marcin.oleksy@pwr.edu.pl Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej
Bardziej szczegółowoCLARIN infrastruktura naukowa technologii językowych i jej potencjał jako narzędzia badawczego
CLARIN infrastruktura naukowa technologii językowych i jej potencjał jako narzędzia badawczego Maciej Piasecki Politechnika Wrocławska Instytut Informatyki Grupa Naukowa G4.19 maciej.piasecki@pwr.wroc.pl
Bardziej szczegółowoPublikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemach DSpace i NextCloud
Publikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemach DSpace i NextCloud Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Marcin Oleksy Jan Wieczorek Jan Kocoń marcin.oleksy@pwr.edu.pl jan.wieczorek@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoForma. Główny cel kursu. Umiejętności nabywane przez studentów. Wymagania wstępne:
WYDOBYWANIE I WYSZUKIWANIE INFORMACJI Z INTERNETU Forma wykład: 30 godzin laboratorium: 30 godzin Główny cel kursu W ramach kursu studenci poznają podstawy stosowanych powszechnie metod wyszukiwania informacji
Bardziej szczegółowoLingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe.
Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe. Autor: Mariusz Sasko Promotor: dr Adrian Horzyk Plan prezentacji 1. Wstęp 2. Cele pracy 3. Rozwiązanie 3.1. Robot
Bardziej szczegółowoPublikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemach DSpace i NextCloud
Publikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemach DSpace i NextCloud Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Marcin Oleksy marcin.oleksy@pwr.edu.pl Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji
Bardziej szczegółowoLokalizacja Oprogramowania
mgr inż. Anton Smoliński anton.smolinski@zut.edu.pl Lokalizacja Oprogramowania 16/12/2016 Wykład 6 Internacjonalizacja, Testowanie, Tłumaczenie Maszynowe Agenda Internacjonalizacja Testowanie lokalizacji
Bardziej szczegółowoSystem Korekty Tekstu Polskiego
Wnioski Grzegorz Szuba System Korekty Tekstu Polskiego Plan prezentacji Geneza problemu i cele pracy Opis algorytmu bezkontekstowego Opis algorytmów kontekstowych Wyniki testów Rozszerzenie pracy - uproszczona
Bardziej szczegółowoAnaliza listów pożegnalnych w oparciu o metody lingwistyki informatycznej i klasyfikacji semantycznej tekstów
Analiza listów pożegnalnych w oparciu o metody lingwistyki informatycznej i klasyfikacji semantycznej tekstów Maciej Piasecki, Jan Kocoń Politechnika Wrocławska Katedra InteligencjiObliczeniowej Grupa
Bardziej szczegółowoZastosowanie metod statystycznych do ekstrakcji słów kluczowych w kontekście projektu LT4eL. Łukasz Degórski
Zastosowanie metod statystycznych do ekstrakcji słów kluczowych w kontekście projektu LT4eL Łukasz Degórski LT4eL Language Technology for e-learning Wykorzystanie narzędzi językowych oraz technik sieci
Bardziej szczegółowoSpis treści tomu pierwszego
Spis treści tomu pierwszego WSTĘP.... 11 DŹWIĘK JAKO ZJAWISKO FIZYCZNE...15 CHARAKTERYSTYKA AKUSTYCZNA I AUDYTYWNA DŹWIĘKÓW MOWY.. 17 SŁUCH...20 WYŻSZE PIĘTRA UKŁADU SŁUCHOWEGO...22 EMISJE OTOAKUSTYCZNE...25
Bardziej szczegółowoLEM wydobywanie statystyk z korpusów
LEM wydobywanie statystyk z korpusów Maciej Piasecki, Tomasz Walkowiak Politechnika Wroc awska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 Maciej Maryl Instytut Bada Literackich Polska Akademia
Bardziej szczegółowoWK, FN-1, semestr letni 2010 Tworzenie list frekwencyjnych za pomocą korpusów i programu Poliqarp
WK, FN-1, semestr letni 2010 Tworzenie list frekwencyjnych za pomocą korpusów i programu Poliqarp Natalia Kotsyba, IBI AL UW 24 marca 2010 Plan zajęć Praca domowa na zapytania do Korpusu IPI PAN za pomocą
Bardziej szczegółowoZaawansowane narzędzie do analizy korpusu w oparciu o reguły
CLARIN-PL Zaawansowane narzędzie do analizy korpusu w oparciu o reguły Michał Marcińczuk Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 michal.marcinczuk@pwr.edu.pl 2015-04-13
Bardziej szczegółowoZautomatyzowane tworzenie korpusów błędów dla języka polskiego
Zautomatyzowane tworzenie korpusów błędów dla języka polskiego Marcin Miłkowski Instytut Filozofii i Socjologii PAN Zakład Logiki i Kognitywistyki Adres projektu: morfologik.blogspot.com Korpusy błędów
Bardziej szczegółowoW tym rozdziale książka opisuje kilka podejść do poszukiwania kolokacji.
5 Collocations Związek frazeologiczny (kolokacja), to często używane zestawienie słów. Przykłady: strong tea, weapons of mass destruction, make up. Znaczenie całości wyrażenia, nie zawsze wynika ze znaczeń
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznej analizy odniesień w tekstach
CLARIN-PL Narzędzia do automatycznej analizy odniesień w tekstach Michał Marcińczuk Jan Kocoń Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 michal.marcinczuk@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoPRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA
POLITECHNIKA WROCŠAWSKA WYDZIAŠ INFORMATYKI I ZARZ DZANIA KIERUNEK: Informatyka SPECJALNO : Inteligentne Systemy Informatyczne PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Automatyczne wydobywanie i klasykowanie kolokacji
Bardziej szczegółowoKorBa. Elektroniczny korpus tekstów polskich XVII i XVIII w. (do 1772 r.) Renata Bronikowska Instytut Języka Polskiego Polska Akademia Nauk
KorBa Elektroniczny korpus tekstów polskich XVII i XVIII w. (do 1772 r.) Renata Bronikowska Instytut Języka Polskiego Polska Akademia Nauk ALLPPT.com _ Free PowerPoint Templates, Diagrams and Charts PODSTAWOWE
Bardziej szczegółowoEGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2015/2016
EGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2015/2016 CZĘŚĆ 1. JĘZYK POLSKI ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ GH-P8 KWIECIEŃ 2016 Zadanie 1. (0 1) 2) wyszukuje w wypowiedzi potrzebne informacje
Bardziej szczegółowoWebSty - otwarty sieciowy system do analizy stylometrycznej i semantycznej tekstów
IJP PAN / UP Kraków maciejeder@gmail.com WebSty - otwarty sieciowy system do analizy stylometrycznej i semantycznej tekstów ws.clarin-pl.eu/websty.shtml Maciej Piasecki, Tomasz Walkowiak, Maciej Eder Politechnika
Bardziej szczegółowoPolskie korpusy równoległe i zasoby wielojęzyczne w projekcie CESAR
Polskie korpusy równoległe i zasoby wielojęzyczne w projekcie CESAR Piotr Pęzik Uniwersytet Łódzki. META-NET META- NET CESAR IPI PAN & UŁ http://www.meta-net.eu 2 Polskie zasoby w repozytorium META-NET
Bardziej szczegółowoSemantyczna analiza języka naturalnego
Semantyczna analiza języka naturalnego Rozwiązanie Applica oparte o IBM SPSS Modeler Piotr Surma Applica 2 Agenda O Applica Analiza tekstu w języku polskim - wyzwania Rozwiązanie Applica Analiza Tekstu
Bardziej szczegółowoSYLLABUS. Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach Wydział Humanistyczny
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach Wydział Humanistyczny SYLLABUS Instytut Filologii Polskiej i Lingwistyki Stosowanej Zakład Językoznawstwa Kierunek Podyplomowe Studium Filologii Polskiej
Bardziej szczegółowoTermoPL dopasowany do XML-owego wyjścia Korpusomatu
TermoPL dopasowany do XML-owego wyjścia Korpusomatu Małgorzata Marciniak, Agnieszka Mykowiecka, Piotr Rychlik Instytut Podstaw Informatyki PAN mm@ipipan.waw.pl, agn@ipipan.waw.pl, rychlik@ipipan.waw.pl
Bardziej szczegółowoCLARIN infrastruktura naukowa technologii językowych
CLARIN infrastruktura naukowa technologii językowych Maciej Piasecki Politechnika ska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 maciej.piasecki@pwr.edu.pl Przykład: analiza pojęcia Problem:
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE RODZAJ ZAJĘĆ LICZBA GODZIN W SEMESTRZE WYKŁAD ĆWICZENIA LABORATORIUM PROJEKT SEMINARIUM 30
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu PNJA Gramatyka Praktyczna Kierunek Angielski Język Biznesu Forma studiów stacjonarne Poziom kwalifikacji I stopnia
Bardziej szczegółowo1. Ogólne ćwiczenia przygotowawcze
1. Ogólne ćwiczenia przygotowawcze Poniższe ćwiczenia o charakterze ogólnym zostały opracowane do zastosowania we wszystkich dialogach i monologach IVY. Aby wykonać dodatkowe ćwiczenia, dotyczące danego
Bardziej szczegółowoW poszukiwaniu sensu w świecie widzialnym
W poszukiwaniu sensu w świecie widzialnym Andrzej Śluzek Nanyang Technological University Singapore Uniwersytet Mikołaja Kopernika Toruń AGH, Kraków, 28 maja 2010 1 Podziękowania Przedstawione wyniki powstały
Bardziej szczegółowoAUTOMATYKA INFORMATYKA
AUTOMATYKA INFORMATYKA Technologie Informacyjne Sieć Semantyczna Przetwarzanie Języka Naturalnego Internet Edytor Serii: Zdzisław Kowalczuk Inteligentne wydobywanie informacji z internetowych serwisów
Bardziej szczegółowoCzęść 1. Ekstrakcja informacji oraz stylometria na usługach psychologii CLARIN-PL. Tomasz Walkowiak
CLARIN-PL Ekstrakcja informacji oraz stylometria na usługach psychologii Część 1 Tomasz Walkowiak Politechnika Wrocławska Grupa Naukowa G4.19 Katedra Inteligencji Obliczeniowej Wydział Informatyki i Zarządzania
Bardziej szczegółowoMetody selekcji cech
Metody selekcji cech A po co to Często mamy do dyspozycji dane w postaci zbioru cech lecz nie wiemy które z tych cech będą dla nas istotne. W zbiorze cech mogą wystąpić cechy redundantne niosące identyczną
Bardziej szczegółowoSpis treści. ROZDZIAŁ 2 Wzajemne oddziaływanie między leksykonem a innymi środkami służącymi kodowaniu informacji... 67
Spis treści Wykaz skrótów... 11 Przedmowa... 15 Podziękowania... 17 ROZDZIAŁ 1 Wprowadzenie: założenia metodologiczne i teoretyczne... 19 1. Cel i układ pracy...... 19 2. Język jako przedmiot badań...
Bardziej szczegółowoKPWr (otwarty korpus języka polskiego o wielowarstwowej anotacji) Inforex (system do budowania, anotowania i przeszukiwania korpusów)
KPWr (otwarty korpus języka polskiego o wielowarstwowej anotacji) Inforex (system do budowania, anotowania i przeszukiwania korpusów) Marcin Oleksy Michał Marcińczuk Politechnika ska Instytut Informatyki
Bardziej szczegółowoObrazkowy Test Słownikowy Rozumienie (OTSR): wystandaryzowane i znormalizowane narzędzie do oceny zasobu słownictwa dzieci w wieku 2-6 lat
Wydział Psychologii Uniwersytetu Warszawskiego Obrazkowy Test Słownikowy Rozumienie (OTSR): wystandaryzowane i znormalizowane narzędzie do oceny zasobu słownictwa dzieci w wieku 2-6 lat Magdalena Łuniewska,
Bardziej szczegółowoEkstrakcja terminologii dziedzinowej program TermoPL
Ekstrakcja terminologii dziedzinowej program TermoPL Małgorzata Marciniak, Agnieszka Mykowiecka, Piotr Rychlik Instytut Podstaw Informatyki PAN mm@ipipan.waw.pl, agn@ipipan.waw.pl, rychlik@ipipan.waw.pl
Bardziej szczegółowoWłodzimierz Gruszczyński * Maciej Ogrodniczuk ** Marcin Woliński ** *IJP PAN **IPI PAN
Włodzimierz Gruszczyński * Maciej Ogrodniczuk ** Marcin Woliński ** *IJP PAN **IPI PAN Wystąpienie przygotowane w ramach projektu Elektroniczny korpus tekstów polskich z XVII i XVIII w. (do roku 1772)
Bardziej szczegółowoSPIS TREŚCI. Wykaz skrótów Przedmowa... 11
SPIS TREŚCI Wykaz skrótów... 9 Przedmowa... 11 1. Wprowadzenie... 13 1.1. Przedmiot i zadania składni... 13 1.2. Składniki... 14 1.3. Zależność syntaktyczna (składniowa) i jej typy... 14 1.4. Konstrukcje
Bardziej szczegółowoKatedra Języków Specjalistycznych Wydział Lingwistyki Stosowanej U n i w e r s y t e t W a r s z a w s k i. Debiuty Naukowe. Leksykon tekst wyraz
Katedra Języków Specjalistycznych Wydział Lingwistyki Stosowanej U n i w e r s y t e t W a r s z a w s k i Debiuty Naukowe III Leksykon tekst wyraz WARSZAWA 2009-1 - Seria Debiuty Naukowe Redaktor tomu
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie informacji
Wyszukiwanie informacji jak dobrze pytad Google? - podstawowe zasady formułowania dobrych zapytao - narzędzia Google dla ukrytego internetu - przygotował Marek Skibicki Podstawowe zapytanie Możemy poszukiwad
Bardziej szczegółowoSystemy organizacji wiedzy i ich rola w integracji zasobów europejskich bibliotek cyfrowych
Systemy organizacji wiedzy i ich rola w integracji zasobów europejskich bibliotek cyfrowych Adam Dudczak Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe (maneo@man.poznan.pl) I Konferencja Polskie Biblioteki
Bardziej szczegółowo1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie
Wykaz tabel Wykaz rysunków Przedmowa 1. Wprowadzenie 1.1. Wprowadzenie do eksploracji danych 1.2. Natura zbiorów danych 1.3. Rodzaje struktur: modele i wzorce 1.4. Zadania eksploracji danych 1.5. Komponenty
Bardziej szczegółowoAnaliza danych tekstowych i języka naturalnego
Kod szkolenia: Tytuł szkolenia: ANA/TXT Analiza danych tekstowych i języka naturalnego Dni: 3 Opis: Adresaci szkolenia Dane tekstowe stanowią co najmniej 70% wszystkich danych generowanych w systemach
Bardziej szczegółowoEkstrakcja terminologii z korpusów dziedzinowych
Ekstrakcja terminologii z korpusów dziedzinowych Małgorzata Marciniak, Agnieszka Mykowiecka, Piotr Rychlik Instytut Podstaw Informatyki PAN mm@ipipan.waw.pl, agn@ipipan.waw.pl, rychlik@ipipan.waw.pl IV
Bardziej szczegółowoI. DLACZEGO I DLA KOGO NAPISAŁEM TĘ KSIĄŻKĘ?... 13 II. JĘZYK OSOBNICZY A JĘZYK SYTUACYJNY...
I. DLACZEGO I DLA KOGO NAPISAŁEM TĘ KSIĄŻKĘ?.... 13 II. JĘZYK OSOBNICZY A JĘZYK SYTUACYJNY............ 17 1. Niepowtarzalność języka każdego z nas.................. 17 1.1. Nasz język indywidualny...........................
Bardziej szczegółowoRozróżnianie sensów polskich słów za pomoca rozwinięcia metody Leska
Rozróżnianie sensów polskich słów za pomoca rozwinięcia metody Leska Seminarium przetwarzania języka naturalnego Mateusz Kopeć Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk 6 lutego 2012 Plan 1 Zadanie
Bardziej szczegółowoSłowosiec leksykalna siec semantyczna języka polskiego i jej zastosowania
Słowosiec 4.0 - leksykalna siec semantyczna języka polskiego i jej zastosowania Agnieszka Dziob, Marek Maziarz, Maciej Piasecki, Ewa Rudnicka Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej
Bardziej szczegółowoCLARINPL. wielka infrastruktura badawcza technologii językowych dla nauk humanistycznych i społecznych CLARIN-PL. Jan Wieczorek Maciej Piasecki
CLARINPL wielka infrastruktura badawcza technologii językowych dla nauk humanistycznych i społecznych Jan Wieczorek Maciej Piasecki Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa
Bardziej szczegółowoKryteria oceniania z języka angielskiego dla klas II-III
Kryteria oceniania z języka angielskiego dla klas II-III Klasa II Ocena Wyróżniający posiada pełny zakres wiedzy i umiejętności określone w podstawie programowej, bez problemu wykorzystuje wiedzę w praktyce.
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład VIII: Przestrzenie statystyczne. Estymatory 1 grudnia 2014 Wprowadzenie Przykład: pomiar z błędem Współczynnik korelacji r(x, Z) = 0, 986 Wprowadzenie Przykład: pomiar z błędem Współczynnik korelacji
Bardziej szczegółowoPubliczne Gimnazjum nr 2 w Łańcucie
Publiczne Gimnazjum nr 2 w Łańcucie ul. Kochanowskiego 6 37-100 Łańcut tel. (0-17) 225 0080 faks (0-17) 225 0080 gim2-lancut@oswiata.org.pl www.gim2lancut.pl Łańcut, 14 lutego 2014 r. Dyrekcja Szkoły Podstawowej.
Bardziej szczegółowoCLARIN-PL wielka infrastruktura badawcza technologii j zykowych dla nauk humanistycznych i spo ecznych
wielka infrastruktura badawcza technologii j zykowych dla nauk humanistycznych i spo ecznych Maciej Piasecki Politechnika Wroc awska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 Technologii J
Bardziej szczegółowoBazy danych TERMINOLOGIA
Bazy danych TERMINOLOGIA Dane Dane są wartościami przechowywanymi w bazie danych. Dane są statyczne w tym sensie, że zachowują swój stan aż do zmodyfikowania ich ręcznie lub przez jakiś automatyczny proces.
Bardziej szczegółowoEGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2016/2017
EGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2016/2017 CZĘŚĆ 1. JĘZYK POLSKI ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ: GH-P7 KWIECIEŃ 2017 Zadanie 1. (0 1) 9) wyciąga wnioski wynikające z przesłanek
Bardziej szczegółowoEGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2014/2015
EGZMIN W KLSIE TRZECIEJ GIMNZJUM W ROKU SZKOLNYM 2014/2015 CZĘŚĆ 1. JĘZYK POLSKI ZSDY OCENINI ROZWIĄZŃ ZDŃ RKUSZ GH-P7 KWIECIEŃ 2015 Zadanie 1. (0 1) PP Zadanie 2. (0 1) Zadanie 3. (0 1) II. naliza i interpretacja
Bardziej szczegółowoBadanie opinii Omniwatch. Oferta badawcza
Badanie opinii Omniwatch Oferta badawcza Kim jesteśmy? SW Research Agencja badań rynku i opinii Rok założenia 2011 Wizerunek Firma oferująca profesjonalne rozwiązania badawcze, usługi analityczne i doradcze.
Bardziej szczegółowoEGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2017/2018
EGZMIN W KLSIE TRZECIEJ GIMNZJUM W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 CZĘŚĆ 1. JĘZYK POLSKI ZSDY OCENINI ROZWIĄZŃ ZDŃ RKUSZ GH-P8 KWIECIEŃ 2018 Zadanie 1. (0 1) Zadanie 2. (0 1) C Zadanie 3. (0 1) 3. Świadomość językowa.
Bardziej szczegółowoEGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2016/2017
EGZMIN W KLSIE TRZECIEJ GIMNZJUM W ROKU SZKOLNYM 2016/2017 CZĘŚĆ 1. JĘZYK POLSKI ZSDY OCENINI ROZWIĄZŃ ZDŃ RKUSZ GH-P8 KWIECIEŃ 2017 Zadanie 1. (0 1) 2) wyszukuje w wypowiedzi potrzebne informacje [ ].
Bardziej szczegółowoPRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA JĘZYK KASZUBSKI
PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA JĘZYK KASZUBSKI KLASY I VI I. Ocenianie osiągnięć uczniów w zakresie języka kaszubskiego ma na celu : - zmierzenie wyników pracy ucznia, - ujawnienie jego osiągnięć i braków,
Bardziej szczegółowoAutomatyczny dobór parametrów algorytmu genetycznego
Automatyczny dobór parametrów algorytmu genetycznego Remigiusz Modrzejewski 22 grudnia 2008 Plan prezentacji Wstęp Atrakcyjność Pułapki Klasyfikacja Wstęp Atrakcyjność Pułapki Klasyfikacja Konstrukcja
Bardziej szczegółowoO czym w Sejmie piszczy? Analiza tekstowa przemówień poselskich
O czym w Sejmie piszczy? Analiza tekstowa przemówień poselskich mgr Aleksander Nosarzewski Szkoła Główna Handlowa w Warszawie pod kierunkiem naukowym dr hab. Bogumiła Kamińskiego, prof. SGH Problem Potrzeba
Bardziej szczegółowoEGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2016/2017
EGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2016/2017 CZĘŚĆ 1. JĘZYK POLSKI ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ: GH-P2 KWIECIEŃ 2017 Zadanie 1. (0 1) FP Zadanie 2. (0 1) B Zadanie 3. (0 1)
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE I. KARTA PRZEDMIOTU: Praktyczna Nauka Języka Angielskiego: słownictwo CEL PRZEDMIOTU
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE I. KARTA PRZEDMIOTU: Praktyczna Nauka Języka Angielskiego: słownictwo CEL PRZEDMIOTU C1 Poszerzenie i ugruntowanie zasobu słownictwa na poziomie zaawansowanym. C Prezentacja wielości
Bardziej szczegółowoKryteria oceniania z języka angielskiego w klasie 2 według sprawności językowych GRAMATYKA I SŁOWNICTWO
Kryteria oceniania z języka angielskiego w klasie według sprawności językowych GRAMATYKA I SŁOWNICTWO - nie rozpoznaje znaczenia nawet prostych wyrazów podstawowych dla danego rozdziału; - nie zna podstawowych
Bardziej szczegółowoMarek Świdziński Elementy gramatyki opisowej języka polskiego Uniwersytet Warszawski * Wydział Polonistyki Seria szósta, T. XXXIII Warszawa 1997
1 Marek Świdziński Elementy gramatyki opisowej języka polskiego Uniwersytet Warszawski * Wydział Polonistyki Seria szósta, T. XXXIII Warszawa 1997 SPIS TREŚCI WSTĘP... 1 WYKŁAD 1: WPROWADZENIE DO JĘZYKOZNAWSTWA
Bardziej szczegółowoJEDNOSTKI WIELOWYRAZOWE. PROCEDURA SPRAWDZANIA LEKSYKALNOŚCI POŁĄCZEŃ WYRAZOWYCH. Seria: PRE nr 11
Na prawach rękopisu Wydział Informatyki i Zarządzania Politechnika Wrocławska JEDNOSTKI WIELOWYRAZOWE. PROCEDURA SPRAWDZANIA LEKSYKALNOŚCI POŁĄCZEŃ WYRAZOWYCH Seria: PRE nr 11 Marek Maziarz, Stanisław
Bardziej szczegółowoW obrębie polskiego języka narodowego należy wydzielić dwa systemy:
Wykład nr 2 W obrębie polskiego języka narodowego należy wydzielić dwa systemy: a) polszczyznę ogólną (zwaną literacką); b)polszczyznę gwarową (gwary ludowe). Jest to podział dokonany ze względu na zasięg
Bardziej szczegółowoJĘZYK POLSKI WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY ORAZ SPOSOBY SPRAWDZANIA OSIĄGNIĘĆ UCZNIA KLASA V
JĘZYK POLSKI WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY ORAZ SPOSOBY SPRAWDZANIA OSIĄGNIĘĆ UCZNIA KLASA V (ocenę wyższą otrzymuje uczeń, który spełnia wszystkie wymagania ocen niższych pozytywnych) OCENA
Bardziej szczegółowoSGJP Model odmiany Przymiotniki Rzeczowniki Czasowniki Podsumowanie
Warszawa, Wiedza Powszechna 2007 Publikacja przygotowana w latach 2003 2006 w ramach projektu Słownik gramatyczny języka polskiego, sponsorowanego przez Komitet Badań Naukowych (nr rejestracyjny 2 H01D
Bardziej szczegółowoJęzyki deskryptorowe. Dr Marek Nahotko
Języki deskryptorowe Dr Marek Nahotko 1 Literatura: Języki deskryptorowe dla SINTO / Lucyna Bielicka, Joanna Tomasik-Beck. Warszawa, 1981; Zasady budowy tezaurusów / Kazimierz Leski. Warszawa, 1978; Języki
Bardziej szczegółowoMATERIAŁY DO ZAJĘĆ I. Podstawowe pojęcia. Algorytm. Spis treści Przepis
MATERIAŁY DO ZAJĘĆ I Podstawowe pojęcia Spis treści I. Algorytm II. Schemat blokowy III. Struktury danych IV. Program komputerowy V. Opis środowiska programistycznego VI. Obsługa wejścia wyjścia VII. Przykład
Bardziej szczegółowoPublikacja sfinansowana z działalności statutowej Wydziału Filologicznego oraz Katedry Logopedii Uniwersytetu Gdańskiego
Recenzent dr hab. Mirosław Michalik, prof. UP Redaktor Wydawnictwa Aneta Lica Projekt okładki i stron tytułowych Karolina Zarychta Skład i łamanie Michał Janczewski Publikacja sfinansowana z działalności
Bardziej szczegółowoSemantyczne podobieństwo stron internetowych
Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki Marcin Lamparski Nr albumu: 184198 Praca magisterska na kierunku Informatyka Semantyczne podobieństwo stron internetowych Praca wykonana
Bardziej szczegółowoAutomatyczna ekstrakcja i klasyfikacja semantyczna wielosegmentowych jednostek leksykalnych języka naturalnego
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE WYDZIAŁ INFORMATYKI, ELEKTRONIKI I TELEKOMUNIKACJI KATEDRA INFORMATYKI Paweł Chrzaszcz Automatyczna ekstrakcja i klasyfikacja semantyczna wielosegmentowych
Bardziej szczegółowoANALIZA WYNIKÓW PRÓBNEGO EGZAMINU GIMNAZJALNEGO- ROK SZKOLNY 2016/2017 Z ZAKRESU PRZEDMIOTÓW HUMANISTYCZNYCH- JĘZYK POLSKI
ANALIZA WYNIKÓW PRÓBNEGO EGZAMINU GIMNAZJALNEGO- ROK SZKOLNY 2016/2017 Z ZAKRESU PRZEDMIOTÓW HUMANISTYCZNYCH- JĘZYK POLSKI W dniu 14.02.2017r. odbył się próbny egzamin gimnazjalny z języka polskiego. Do
Bardziej szczegółowoSpis treści 3 SPIS TREŚCI
Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe
Bardziej szczegółowoElektroniczny korpus tekstów polskich XVII i XVIII w. (do 1772 r.) prezentacja znakowania morfosyntaktycznego i możliwości wyszukiwarki
Elektroniczny korpus tekstów polskich XVII i XVIII w. (do 1772 r.) prezentacja znakowania morfosyntaktycznego i możliwości wyszukiwarki Renata Bronikowska Instytut Języka Polskiego Polska Akademia Nauk
Bardziej szczegółowo