Teadmuse eraldamine ChatGPT-st
Organization
EstNLTK
Abstract
Töö eesmärgiks on kasutada ChatGPT-d arvutuslikult efektiivsemate spetsiifilise fakteraldusmudelite loomiseks. Töö konkreetne eesmärk on asesõnadele vastavate lauseosade tuvastaja loomine (anafoorituvastus). Selleks on plaanis kasutada
automaatse süntaksianalüüsiga rikastatud Eestikeele koondkorpust. Töös tuleb hinnata ChatGPT sobilikkust seda tüüpi märgenduülesande lahendamiseks ning optimeerida mudelile antud instruktsioone (prompt engineering).
Üks alameesmärkidest on uurida, kas ChatGPT saab samamoodi hakkama sagedaste ja haruldaste anafoorikandidaatide käsitlemisega. Lisaks oleks hea uurida, kuidas on ChatGPT-d mõistlik rakendada kontekstis, kus me saame kasutada süntaksipuu kujust lähtuvat informatsiooni -- näiteks katta reeglitega ära lihtsamad
konstruktsioonid ning kas anafoorituvastuse saab taandada veel lihtsamateks alamülesanneteks. Näiteks, kas elusate nimisõnade teadmine aitab leida asesõnale ta vastavat nimisõna.
automaatse süntaksianalüüsiga rikastatud Eestikeele koondkorpust. Töös tuleb hinnata ChatGPT sobilikkust seda tüüpi märgenduülesande lahendamiseks ning optimeerida mudelile antud instruktsioone (prompt engineering).
Üks alameesmärkidest on uurida, kas ChatGPT saab samamoodi hakkama sagedaste ja haruldaste anafoorikandidaatide käsitlemisega. Lisaks oleks hea uurida, kuidas on ChatGPT-d mõistlik rakendada kontekstis, kus me saame kasutada süntaksipuu kujust lähtuvat informatsiooni -- näiteks katta reeglitega ära lihtsamad
konstruktsioonid ning kas anafoorituvastuse saab taandada veel lihtsamateks alamülesanneteks. Näiteks, kas elusate nimisõnade teadmine aitab leida asesõnale ta vastavat nimisõna.
Graduation Theses defence year
2023-2024
Supervisor
Sven Laur
Spoken language (s)
Estonian
Requirements for candidates
Level
Masters
Keywords
Application of contact
Name
Sven Laur
Phone
E-mail