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从新闻到摘要：构建一个用于抽取和概括式摘要的匈牙利语语料库
训练摘要模型需要大量的训练数据。然而，对于像匈牙利语这样资源有限的语言，公开可用的模型和数据集明显稀缺。为了填补这个空白，我们的论文介绍了 HunSum-2，这是一个开源的匈牙利语语料库，适用于训练抽象和提取式摘要模型。该数据集经过了详细的
PDF3 months ago
优化匈牙利文本处理：高效准确的 NLP 流程
本文介绍了一套工业级的匈牙利文处理模型，通过平衡资源效率和准确性，实现了接近最新技术水平的性能。这些模型在 spaCy 框架中实现，并且通过对其架构进行了多项改进，扩展了 HuSpaCy 工具包。与现有的匈牙利文自然语言处理工具相比，我们的
PDF10 months ago
HunSum-1：匈牙利文抽象摘要数据集
介绍 HunSum-1: 一个用于匈牙利摘要生成的数据集，包含 114 万条新闻文章；该数据集是通过 CommonCrawl 从 9 个主要的匈牙利新闻网站收集，清理和去重而构建的；使用该数据集，我们基于 huBERT 和 mT5 构建抽象
PDFa year ago
BEA-Base: 匈牙利自发语音识别基准测试
介绍了一种依据 BEA 的子集 BEA-Base，用于评估匈牙利语的自然语音识别系统，并使用多语言自监督预训练的方法，比传统的方法实现了 45% 的识别误差率的降低。
PDF2 years ago
MMHuSpaCy：一种工业级匈牙利自然语言处理工具包
本篇论文介绍了 HuSpaCy，这是一个针对匈牙利语的工业级自然语言处理工具包，包括词干提取、形态句法分析、实体识别和词嵌入等组件，并以 spaCy 的 NLP 组件为基础构建，能够高效而准确地完成文本处理任务。
PDF2 years ago
BERT 模型自动标点恢复
本研究利用 BERT 模型自动还原英语和匈牙利语的标点符号，并通过 Ted Talks 和 Szeged Treebank 数据集的实验验证，得出在英语和匈牙利语上分别达到了 79.8 和 82.2 的宏平均 $F_1$- 分数。
PDF3 years ago