Kérdés-megválaszoló rendszer magyar nyelvre
Szerző: ZOMBORI Tamás, kutatói segédmunkatárs (ztamas2000@gmail.com)
Intézmény: Szegedi Tudományegyetem, Informatikai Intézet, Szeged
A kutatás célja egy magyar nyelvű kérdés-megválaszoló rendszer létrehozása a MILQA adatbázis felhasználásával. A rendszert finomhangolni fogjuk, hogy a releváns adatok felhasználásával javítsuk a képességét az egyes témákhoz kapcsolódó kérdések megválaszolására. A kutatás során két különböző megközelítést tesztelünk: egy extraktív és egy absztraktív megközelítést. Az extraktív előre megadott kontextusból nyeri ki a választ, ha van ilyen. Az absztraktív megközelítés esetén azon adatok alapján kapunk választ, amivel tanítva lett. Ez a tanulmány hozzájárulhat a magyar nyelv hatékonyabb kérdés-megválaszoló rendszereinek fejlesztéséhez.
Kulcsszavak: mesterséges intelligencia, kérdés megválaszolás, magyar nyelv
Question answering for Hungarian language
Author: Tamás ZOMBORI, Research Assistant (ztamas2000@gmail.com)
Institution: University of Szeged, Institute of Informatics, Szeged
This research aims to create a question-answering system for the Hungarian language using the MILQA database. The system will be fine-tuned to improve its ability to answer questions related to specific topics by using relevant data. Two different approaches will be tested during the research: an extractive approach that directly extracts the answer from a predefined context if it is present, and a generative approach that generates an answer based on the data they have been trained on. This study has the potential to contribute to the development of more effective question-answering systems for the Hungarian language.
Keywords: machine learning, question answering, Hungarian language