Browsing by Author "Orasmaa, Siim"

Now showing 1 - 4 of 4

Ajaväljendite tuvastamine eestikeelses tekstis
(Tartu Ülikool, 2008) Orasmaa, Siim; Treumuth, Margus, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Ajaväljendite tuvastamine eestikeelses tekstis
(Tartu Ülikool, 2010) Orasmaa, Siim; Treumuth, Margus; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Käesoleva töö eesmärgiks oli luua eesti keele ajaväljendite tuvastaja: programm, mis leiab loomuliku keele tekstist üles ajaväljendid ning esitab leitud väljendite semantika formaliseeritud kujul. Süsteem on ülesehituselt reeglipõhine ning toetub automaatse morfoloogilise analüüsi ja ühestamise tulemustele. Reeglite koostamisel lähtuti eeskätt ajaväljendite kasutusest ajakirjandustekstides. Antud töö teoreetilises osas kirjeldati erinevaid ajaväljendite liigitusaluseid ning tutvustati ajaväljendite märgendamiseks kasutatavaid keeli. Samuti käsitleti erinevaid lähenemisi, mida on kasutatud teistes keeltes ajaväljendite tuvastajate loomisel. Töö tuuma moodustab praktiline osa, milles arendati edasi autori bakalaureusetöös alustatud ajaväljendite tuvastajat. Testimisel leiti, et loodud süsteemi juures oli kõige problemaatilisem ajaväljendite eraldamise suhteliselt madal saagis (arenduskorpusel 84%, tundmatul tekstil 75,3%), ajaväljendite eraldamise täpsus oli aga suhteliselt kõrge (mõlemal korpusel ~98%). Ajaväljendite semantika normaliseerimise tulemused olid võrreldavad teiste keelte jaoks loodud süsteemide tulemustega: arenduskorpusel mõõdeti saagiseks ja täpsuseks ~86%, testkorpusel olid saagis ja täpsus ~91%.
Can We Create a Tool for General Domain Event Analysis?
(Gothenburg, Sweden, Association for Computational Linguistics, pp. 192--201, 2017) Orasmaa, Siim; Kaalep, Heiki-Jaan; Tiedemann, Jörg; Tahmasebi, Nina
Explorations of the Problem of Broad-coverage and General Domain Event Analysis: The Estonian Experience
(2016-11-25) Orasmaa, Siim; Kaalep, Heiki-Jaan, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond.
Seoses tekstide suuremahulise digitaliseerimisega ning digitaalse tekstiloome järjest laiema levikuga on tohutul hulgal loomuliku keele tekste muutunud ja muutumas masinloetavaks. Masinloetavus omab potentsiaali muuta tekstimassiivid inimeste jaoks lihtsamini hallatavaks, nt lubada rakendusi nagu automaatne sisukokkuvõtete tegemine ja tekstide põhjal küsimustele vastamine, ent paraku ei ulatu praegused automaatanalüüsi võimalused tekstide sisu tegeliku mõistmiseni. Oletatakse, tekstide sisu mõistvale automaatanalüüsile viib meid lähemale sündmusanalüüs – kuna paljud tekstid on narratiivse ülesehitusega, tõlgendatavad kui „sündmuste kirjeldused”, peaks tekstidest sündmuste eraldamine ja formaalsel kujul esitamine pakkuma alust mitmete „teksti mõistmist” nõudvate keeletehnoloogia rakenduste loomisel. Käesolevas väitekirjas uuritakse, kuivõrd saab eestikeelsete tekstide sündmusanalüüsi käsitleda kui avatud sündmuste hulka ja üldvaldkonna tekste hõlmavat automaatse lingvistilise analüüsi ülesannet. Probleemile lähenetakse eesti keele automaatanalüüsi kontekstis uudsest, sündmuste ajasemantikale keskenduvast perspektiivist. Töös kohandatakse eesti keelele TimeML märgendusraamistik ja luuakse raamistikule toetuv automaatne ajaväljendite tuvastaja ning ajasemantilise märgendusega (sündmusviidete, ajaväljendite ning ajaseoste märgendusega) tekstikorpus; analüüsitakse korpuse põhjal inimmärgendajate kooskõla sündmusviidete ja ajaseoste määramisel ning lõpuks uuritakse võimalusi ajasemantika-keskse sündmusanalüüsi laiendamiseks geneeriliseks sündmusanalüüsiks sündmust väljendavate keelendite samaviitelisuse lahendamise näitel. Töö pakub suuniseid tekstide ajasemantika ja sündmusstruktuuri märgenduse edasiarendamiseks tulevikus ning töös loodud keeleressurssid võimaldavad nii konkreetsete lõpp-rakenduste (nt automaatne ajaküsimustele vastamine) katsetamist kui ka automaatsete märgendustööriistade edasiarendamist.