A Hungarian Natural Language Processing Meetup november 21-én zárja első évadját. A rendezvény 18:00-kor kezdődik a Colabs-ben, kérjük az érdeklődőket, hogy regisztráljanak az esemény oldalán (a részvétel ingyenes!).
A program:
Tóth István János - Hajdu Miklós: Gazdasági előrejelzések online folyamatok alapján
Az Internet penetrációjának növekedésével egyre jelentősebbé válik az online folyamatok relevanciája bizonyos gazdasági és társadalmi indikátorok becslésében, előrejelzésében. Előadásunkban bemutatjuk, hogy a Google adatai alapján miképp és milyen eredményességgel becsülhetőek egyes, a háztartási fogyasztással kapcsolatos mutatók, mint például a személyautók eladásának alakulása vagy akár a külföldi munkavállalással kapcsolatos potenciál. Emellett e kérdéskört az internetes tartalomszolgáltatók oldaláról is megközelítjük a Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet online tartalomelemző szoftvere, a Textplore segítségével: kitérünk arra is, hogy a gazdasági reálfolyamatok hogyan hatnak az internetes médiában megjelenő cikkek tartalmára.
Az előadók:Tóth István János Közgazdász-szociológus, az MTA Közgazdaságtudományi Intézetének tudományos főmunkatársa, a Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet ügyvezető igazgatója, a BCE Korrupciókutató-központjának társigazgatója. Fő érdeklődési területe a rejtett gazdasággal és a korrupcióval kapcsolatos jelenségek vizsgálata és a konjunktúrakutatás, továbbá szívesen foglalkozik a kvantitatív tartalomelemzés módszerével vizsgálható kérdésekkel.
Hajdu MiklósSzociológus, a Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet elemzője, diplomamunkáját írja az ELTE Társadalomtudományi Karának survey statisztika mesterképzésén. Érdeklődik a munkaerő-piaci kutatások és a konjunktúravizsgálatok iránt, módszertani eszköztárát igyekszik az Interneten fellelhető információk feldolgozásával kapcsolatos eljárások megismerésével és alkalmazásával szélesíteni.
Dr. Ehmann Bea – Dr. Balázs László:Pszichológiai tartalomelemzés fejlesztések és alkalmazások az NLP-ben
Az NLP-n alapuló szövegelemzések (Clementine, Textrend, etc.) tudományos és üzleti alkalmazásának egy nyitott és remekül fejleszthető szegmense a pszichoszemantikai tartalmak területe. Ezekre épülő módszertanában a pszichológiai tartalomelemzés messze túllép azon, hogy csupán pozitív, illetve negatív tartalmakat keressen a projektekben. Az NLP alkalmazójaként, a pszichológiai tartalomelemzés lényege, hogy bizonyos szó- és kifejezés-kategóriákat, illetve több ilyen kategória mintázatát valamely pszichológiai konstruktum markerének tekinti, s ezek nagy dokumentumhalmazokban történő azonosítása és statisztikai elemzése révén képes feltárni és előre jelezni egyének, csoportok, szervezetek és a szociális média pszichológiai folyamatait.
Az előadás a pszichológiai tartalomelemzés űrpszichológiai alkalmazásának példáján (az Institute for Biomedical Problems és a European Space Agency által Moszkvában 2010-11-ben lefolytatott Mars-500 űranalóg szimulációs kísérlet legénységi kommunikációjának elemzése) mutatja be a pszichoszemantikai fejlesztések és alkalmazások előnyeit. Végül gondolatébresztő kitekintést kíván nyújtani arra, hogy a szakterület módszertana számos további területen is alkalmazható.
Az előadókról
Dr. Ehmann Bea
Pszichológus, az MTA Természettudományi Kutatóközpont, Kognitív Idegtudományi és Pszichológiai Intézetének tudományos főmunkatársa, a Narratív Pszichológiai Kutatócsoport tagja (www.mtapi.hu). Az ELTE Pszichológiai Intézetében, valamint a Pécsi Tudományegyetem Doktori Iskolájában a pszichológiai tartalomelemzés oktatója. Kutatási területe a többnyelvű pszichológiai tartalomelemzés és a csoportkutatás, ezen belül az izolált kiscsoportok pszichodinamikája.
Dr. Balázs László
Villamosmérnök, pszichológus, a Kognitív Idegtudományi és Pszichológiai Intézet Űrkutató Csoportjának vezetője (http://space.cogpsyphy.hu/). Fő kutatási területe a figyelem és a prefrontális kontroll funkciók vizsgálata olyan extrém körülmények között, mint a súlytalanság, oxigénhiány vagy alvásmegvonás. Részt vesz az extrém környezeti tényezők idegi és pszichológia hatásainak monitorozására szolgáló nyelvtechnológiai eszközök fejlesztésére irányuló kutatásokban is.
Szekrényes István:A HuComTech-korpusz és -adatbázis bemutatása
A HuComTech projekt keretében létrehozott multimodális élnyelvi korpusz egy kommunikációelméleti szakemberek, digitális képfeldolgozók és számítógépes nyelvészek nemzetközi együttműködésével, 113 egyetemi hallgató részvételével készített, 50 órányi annotált videó és hanganyagot foglal magába. Létrehozásának célja egy gépi betanításra; adatbányászatra; pragmatikai, szintaktikai és prozódiai irányú kutatásokra alkalmas empirikus erőforrás megteremtése volt. Előadásomban a korpusz és a belőle kinyert adatokból készített relációs adatbázis általános tulajdonságait, megalkotásának technikai lépéseit, felhasználási eszközeit kívánom bemutatni, kitérve a jelenleg is fejlesztés alatt álló egyéb feldolgozási lehetőségekre is.
Az előadóról
Tanulmányaim a Debreceni Egyetem Bölcsészettudományi karán végeztem filozófia – elméleti nyelvészet szakos hallgatóként. Érdeklődésem egyetemi éveim alatt meglehetősen szerteágazó volt, majd a HuComTech interdiszciplináris kutatóműhely tagjaként egyre inkább kísérleti jellegű, a modern kommunikációs technológiák területén felhasználható számítógépes nyelvészeti kutatások irányába tolódott el. Első projektunk keretében egy multimodális spontán beszéd adatbázis létrehozásában működtem közre, ahol feladataim jobbára az elkészített anyag számítógépes feldolgozása, konverziója, az adatbázishoz szükséges információk kinyerése, később a HuComTech-korpusz jelenleg is fejlesztés alatt álló automatikus prozódiai annotációjának kivitelezése köré csoportosultak. A kutatóműhelyben 2010 februárja óta működöm közre, A DENYDI számítógépes nyelvészeti alprogramjában 2011-ben kezdtem meg PhD tanulmányaimat.
