Események detektálása, osztályozása és szemantikus szerepeik címkézése

Subecz Zoltán
Események detektálása, osztályozása és szemantikus szerepeik címkézése.
[Thesis] (Unpublished)

[img]
Preview
PDF (disszertáció)
Download (2MB) | Preview
[img]
Preview
PDF (tézis)
Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
PDF (tézis)
Download (998kB) | Preview

Abstract in Hungarian

A természetesnyelv-feldolgozás az emberi nyelv feldolgozása számítógép segítségével, ami egy széles terület, sok mindent átfog a beszédfeldolgozástól kezdve a szemantikáig. Az információkinyerés a természetesnyelv-feldolgozás egy fontos területe. Strukturálatlan, vagy félig strukturált dokumentumokból gyűjt ki információkat, amiket strukturált formában tárol el. Az eseménykinyerés az információkinyerés egy fontos részfeladata, célja strukturált információ kinyerése olyan eseményekkel kapcsolatban, amelyek strukturálatlan dokumentumokban találhatóak. Az események detektálásának a feladata az esemény-előfordulások azonosítása a szövegekben. A gyakori többértelműség miatt nem elég a szóalak vizsgálata, a szövegkörnyezetet is elemezni kell. A szövegekben a legtöbb esemény igékhez kapcsolódik, és az igék általában eseményeket jelölnek. Az igéken kívül lehetnek események más szófajú szavak is pl. főnevek, igenevek stb. Az események detektálása mellett egy másik fontos feladat a megtalált események szerepeinek meghatározása, a szemantikus szerepek címkézése. Ez a természetesnyelv-feldolgozás azon feladata, ami detektálja egy mondat predikátumának szemantikus argumentumait és osztályozza ezeket speciális szerepek szerint. Ez a disszertáció a természetes nyelven kifejezett események számítógépes feldolgozásával foglalkozik. Ezen belül az események detektálásával, osztályozásával, valamint az események szereplőinek azonosításával.

Abstract in foreign language

Natural Language Processing (NLP) is the processing of human languages by means of computers ranging from speech processing to semantics. Information extraction (IE) is an important part of NLP. It collects information from unstructured or semi-structured documents and stores them in a structured form. Event Extraction (EE) is an important subtask of IE. Its goal is to extract event information from unstructured documents. The task of event detection is the identification of event-occurrences in texts. Most events belong to verbs in texts and verbs usually denote events. But other parts of speech (e.g. noun, participle) can also denote events. Because of the ambiguity, words analysis is insufficient; also, the context must be analyzed. Besides event detection another important task is to determine the roles of the events discovered. It is known as Semantic Role Labelling (SRL). It is the task of natural language processing to detect the semantic arguments of a sentence predicate and to classify them according to specific roles. This dissertation is concerned with computer processing of events expressed in natural languages. Its main tasks are event detection, event classification and the labelling of their semantic roles.

Item Type: Thesis (PhD)
Creators: Subecz Zoltán
Title of the thesis in foreign language: Event Detection and Classification, and Semantic Role Labeling
Divisions: Doctoral School of Computer Science
Discipline label: Engineering > Information Technology
Defence date label: 2020. February 07.
Item ID: 10215
Date Deposited: 2019. Jun. 14. 16:13
Last Modified: 2020. Jun. 09. 15:56
Depository no.: B 6579
URI: http://doktori.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/10215
Defence/Citable status: Not Defended. (Do not cite until it has not assigned DOI number!)

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year