Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Building parallel corpora through social network gaming

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F12%3A10130047" target="_blank" >RIV/00216208:11320/12:10130047 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Building parallel corpora through social network gaming

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Building training data is labor-intensive and presents a major obstacle to the advancement of Natural Language Processing (NLP) systems. A prime use of NLP technologies has been toward the construction machine translation systems. The most common form ofmachine translation systems are phrase based systems that require extensive training data. Building this training data is both expensive and error prone. Emerging technologies, such as social networks and serious games, offer a unique opportunity to change how we construct training data. These serious games, or games with a purpose, have been constructed for sentence segmentation, image labeling, and co-reference resolution. These games work on three levels: They provide entertainment to the players, the reinforce information the player might be learning, and they provide data to researchers. Most of these systems while well intended and well developed, have lacked participation. We present, a set of linguistically based games that aim

  • Název v anglickém jazyce

    Building parallel corpora through social network gaming

  • Popis výsledku anglicky

    Building training data is labor-intensive and presents a major obstacle to the advancement of Natural Language Processing (NLP) systems. A prime use of NLP technologies has been toward the construction machine translation systems. The most common form ofmachine translation systems are phrase based systems that require extensive training data. Building this training data is both expensive and error prone. Emerging technologies, such as social networks and serious games, offer a unique opportunity to change how we construct training data. These serious games, or games with a purpose, have been constructed for sentence segmentation, image labeling, and co-reference resolution. These games work on three levels: They provide entertainment to the players, the reinforce information the player might be learning, and they provide data to researchers. Most of these systems while well intended and well developed, have lacked participation. We present, a set of linguistically based games that aim

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    R - Projekt Ramcoveho programu EK

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Workshop on Collaborative Resource Development and Delivery

  • ISBN

    978-2-9517408-7-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    22-25

  • Název nakladatele

    European Language Resources Association

  • Místo vydání

    ?stanbul, Turkey

  • Místo konání akce

    ?stanbul, Turkey

  • Datum konání akce

    21. 5. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    CST - Celostátní akce

  • Kód UT WoS článku