Zobrazeno 1 - 10
of 99
pro vyhledávání: '"Marko Robnik Šikonja"'
Publikováno v:
Slovenščina 2.0: Empirične, aplikativne in interdisciplinarne raziskave, Vol 5, Iss 1 (2018)
Strojno prevajanje je področje računalniške lingvistike, ki raziskuje uporabo programske opreme za prevajanje besedila iz enega jezika v drugega. Faktorsko statistično strojno prevajanje je različica statističnega, pri katerem besedilu dodamo j
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e12734a993dc4154b348d5340c1e9d78
Autor:
Tim Kmecl, Marko Robnik-Šikonja
Publikováno v:
Slovenščina 2.0: Empirične, aplikativne in interdisciplinarne raziskave, Vol 12, Iss 1 (2024)
Na področju strojnega razumevanja naravnega jezika so v zadnjih letih najuspešnejši veliki jezikovni modeli. Pomemben problem s tega področja je logično sklepanje v naravnem jeziku, za reševanje katerega morajo modeli vsebovati dokaj široko sp
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9f9a7ea666b74a8181d97b33f8b9a9fe
Autor:
Marko Stabej, Helena Dobrovoljc, Simon Krek, Polona Gantar, Damjan Popič, Špela Arhar Holdt, Darja Fišer, Marko Robnik Šikonja
Publikováno v:
Slovenščina 2.0: Empirične, aplikativne in interdisciplinarne raziskave, Vol 4, Iss 2 (2016)
V sklopu konference Slovenščina na spletu in v novih medijih je 27. novembra 2015 v dvorani Zemljepisnega muzeja GIAM ZRC SAZU potekala okrogla miza z naslovom Slovenščina Janes: pogovorna, nestandardna, spletna ali spretna? K razpravi je bilo po
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/efa32090871e4bb0accb120cef004858
Autor:
Matej Klemen, Aleš Žagar, Timotej Knez, Frenk Dragar, Marko Robnik-Šikonja, Slavko Žitnik, Magdalena Gapsa, Mojca Brglez, Katarina Brezovar, Špela Vintar
Publikováno v:
Slovenščina 2.0: Empirične, aplikativne in interdisciplinarne raziskave, Vol 11, Iss 2 (2023)
Poročilo o 34. evropski poletni šoli logike, jezika in informatike (European Summer School of Logic, Language and Information (ESSLLI)), ki je potekala med 31. julijem in 11. avgustom 2023 na Fakulteti za računalništvo in informatiko v Ljubljani.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/715184c352f8494fbb16c8c09ba200cb
Publikováno v:
Computational Linguistics, Vol 47, Iss 1, Pp 141-179 (2021)
AbstractWe present a set of novel neural supervised and unsupervised approaches for determining the readability of documents. In the unsupervised setting, we leverage neural language models, whereas in the supervised setting, three different neural c
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3908c0c788ef491899d7a59df24ef10f
Publikováno v:
Croatian Operational Research Review, Vol 8, Iss 2, Pp 515-524 (2017)
An important task in machine learning is to reduce data set dimensionality, which in turn contributes to reducing computational load and data collection costs, while improving human understanding and interpretation of models. We introduce an operatio
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d511acf80a7a43d6b4d846567eaaf843
Feature construction can contribute to comprehensibility and performance of machine learning models. Unfortunately, it usually requires exhaustive search in the attribute space or time-consuming human involvement to generate meaningful features. We p
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0f8bb76785618252ce454f4908e908a0
Autor:
Domen Vreš, Marko Robnik-Šikonja
Publikováno v:
Data Mining and Knowledge Discovery.
Autor:
Aleš Žagar, Marko Robnik-Šikonja
Publikováno v:
Journal of Intelligent Information Systems
Automatic text summarization extracts important information from texts and presents the information in the form of a summary. Abstractive summarization approaches progressed significantly by switching to deep neural networks, but results are not yet