Nyelvi modellek

avagy „Kutya nehéz úgy hazudni, ha az ember nem ösmeri az igazságot”

0 értékelés alapján:

Varjú Zoltán (Weblib Kft.)

A felvételek megtekintéséhez az Adobe Flash Player szoftver egy újabb verziójára van szükség. Az Ön számítógépén egy régebbi változat található, vagy a lejátszó még nincs telepítve. Kattintson ide az újabb változat telepítéséhez!
slidelista  

  • Feltöltő:

    tkis

  • Felvétel ideje:

    2012. március 12.

    Felvétel hossza:

    31p 9mp

  • Feltöltés ideje:

    2012. március 19.

  • Varjú Zoltán (előadó)

    számítógépes nyelvész
    Weblib Kft.

  • Dr. Kis Tamás (szervező)

    egyetemi oktató
    egyetemi docens - Debreceni Egyetem BTK Magyar Nyelvtudományi Tanszék

Creative Commons Nevezd meg!-Ne add el!-Ne változtasd! 3.0 Unported

Leírás

A nyelvészetben nem találhatunk uralkodó paradigmát. A különböző iskolák szeretik összevetni magukat, és felhívni a figyelmet riválisaik hiányosságaira. Az előadáson Norvig Chomsky statisztikai tanuláselméletet kritizáló megjegyzéseire íródott esszéje nyomán megvizsgáljuk a nyelvi adatok szerepét az adatvezérelt módszerekben. Ez a megközelítés felveti a mintavételezés problémáját, ti. miképp lehetséges egy potenciálisan végtelen rendszert, a nyelvet, véges minta alapján leírni. Míg a generatív iskola egyszerűen kikerüli ezt, az „empirikus” irányzatok számára ez központi kérdés. Shannon információelméleti modellje az ergodikus forrás fogalmával úgy tűnik megnyugtató választ ad nekünk, és megnyitja az utat az algoritmikus statisztikai modellezés felé. A zajos csatorna elemzésén keresztül bemutatjuk hogy az igazi választóvonal nem a választott vizsgálati módszerekben (szabály alapú vs. statisztikai) rejlik, hanem abban, mennyire veszi figyelembe egy modell a nyelv társas jellegét.

A Társas-Kognitív Nyelvészeti Kutatócsoport 2012. évi tavaszi előadás-sorozata » Nyelvi modellek

avagy „Kutya nehéz úgy hazudni, ha az ember nem ösmeri az igazságot”

A nyelvészetben nem találhatunk uralkodó paradigmát. A különböző iskolák szeretik összevetni magukat, és felhívni a figyelmet riválisaik hiányosságaira. Az előadáson Norvig Chomsky statisztikai tanuláselméletet kritizáló megjegyzéseire íródott esszéje nyomán megvizsgáljuk a nyelvi adatok szerepét az adatvezérelt módszerekben. Ez a megközelítés felveti a mintavételezés problémáját, ti. miképp lehetséges egy potenciálisan végtelen rendszert, a nyelvet, véges minta alapján leírni. Míg a generatív iskola egyszerűen kikerüli ezt, az „empirikus” irányzatok számára ez központi kérdés. Shannon információelméleti modellje az ergodikus forrás fogalmával úgy tűnik megnyugtató választ ad nekünk, és megnyitja az utat az algoritmikus statisztikai modellezés felé. A zajos csatorna elemzésén keresztül bemutatjuk hogy az igazi választóvonal nem a választott vizsgálati módszerekben (szabály alapú vs. statisztikai) rejlik, hanem abban, mennyire veszi figyelembe egy modell a nyelv társas jellegét.


Kapcsolódó felvételek