Szegedi Tudományegyetem

TUDÁSPORTÁL

A neurális nyelvi modellek forradalmi áttörést hoztak a nyelvfeldolgozás területén. Az időnként zavarba ejtően jó minőségű kimenetet produkáló, az ember által alkotott válaszoktól adott esetben csupán nehezen megkülönböztethető kimenetek létrehozásának képességének kialakításában kulcsszerepet játszik a modellek ún. előtanítási fázisa. A napjainkban előszeretettel használt előtanítási megközelítés azonban rendkívüli erőforrásigénnyel rendelkezik, és nélkülözi az emberi fogalomalkotással való kapcsolatot. Az előadás során röviden áttekintjük a nyelvi modellek létrehozásának uralkodó paradigmáit, majd kitérünk arra az általunk kifejlesztett variánsra, ami a klasszikus előtanítás hiányosságaira igyekszik egy olyan megoldást kínálni, amivel képesek lehetünk egyszerre erőforráshatékonyabbá, valamint az emberi gondolkodáshoz és világismerethez is jobban kapcsolódóvá tenni a modellek létrehozását.

Előadónkról

Berend Gábor a Szegedi Tudományegyetemen végzett 2009-ben közgazdasági programozó matematikus szakon, majd doktori tanulmányait az Informatika Doktori Iskolában folytatta. Kutatási érdeklődése a mesterséges intelligenciához, illetve a gépi tanuláshoz, azon belül is elsősorban a természetesnyelv-feldolgozáshoz kapcsolódik. Disszertációjában a dokumentumokhoz történő automatikus kulcsszómeghatározással és ennek alkalmazásaival foglalkozott, újabban pedig a számítógépes szemantikához kapcsolódó erőforráshatékony algoritmusok fejlesztését vizsgálja. Berend Gábor az Informatika Intézet Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszékének docense, jelenlegi kutatási témáját a Bolyai János Kutatási Ösztöndíj odaítélésével ismerték el.