Menu

Seminar Tài nguyên ngữ nghĩa & bộ phân tích ngữ nghĩa cho tiếng Hàn của Prof. OCK Cheol Young

Được đăng vào ngày 16 tháng 02 năm 2016

Thời gian: 9:00 ngày thứ 3, 23/2/2016

Địa điểm: phòng 803, nhà B1, Đại học Bách khoa Hà Nội

Người trình bày: Prof. OCK Cheol Young

Natural Language Processing Lab,

University of Ulsan, Korea

Tiêu đề: Tài nguyên ngữ nghĩa & bộ phân tích ngữ nghĩa cho tiếng Hàn

Abstract: Đối với lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ngữ liệu đóng vai trò hết sức quan trọng. Công việc xây dựng các bộ ngữ liệu lớn, có chất lượng cao đòi hỏi một quy trình chuyên nghiệp và nguồn đầu tư thích đáng. Bài nói chuyện này trình bày về các nguồn ngữ liệu thiết yếu đối với bài toàn xử lý ngữ nghĩa. Đồng thời, bài nói chuyện cũng giới thiệu về một bộ phân tích ngữ nghĩa được xây dựng dựa trên các nguồn ngữ liệu đó. Các nguồn ngữ liệu và bộ phân tích được thực hiện trên tiếng Hàn-một thứ tiếng rất gần gũi với tiếng Việt.

Nội dung:

1. Ngữ liệu ngữ nghĩa

    - Tập dữ liệu

    - Từ điển có gán nhãn ngữ nghĩa

    - Mạng từ vựng (wordnet)

    - Tập dữ liệu có gán nhãn ngữ nghĩa

 

2. Bộ phân tích ngữ nghĩa

    - Phân tích nhập nhằng từ vựng đồng âm

    - Phân tích nhập nhằng từ vựng đa nghĩa

 

3. Chương trình demo

Title: Korean Semantic Resources and Korean Word Sense Disambiguation System

Abstract: Seminar contents:

1. Korean Semantic Resources

    - Corpus

    - Semantic tagged Dictionary

    - WordMap

    - Sematic Role tagged corpus

2. Semantic Processing System

    - Homograph WSD

    - Polysemy WSD

3. Demo. (internet access to my server system)

Biography:

Cheol-Young Ock was born in Korea, in 1958. He received his B.S. degree in 1982, M.Sc. degree in 1984 and Ph.D. degree in 1993 in Information Technology from Seoul National University, Korea. He was the visiting Professor at TOMSK Institute, Russia, in 1993 and Glasgow University, England, in 1996. Now, he is a Professor at the University of Ulsan, Ulsan, Korea.

His research areas: Natural Language Processing, Ontology, Information Retrieval, Machine learning.

Trân trọng kính báo và kính mời các quý vị quan tâm tham dự

Liên kết website