Besede leta 2024

Registracija za konferenco JTDH 2024

Vljudno vabljeni na mednarodno konferenco Jezikovne tehnologije in digitalna humanistika 2024, ki bo potekala 19. in 20. septembra 2024 na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani.
Shema prikazuje postopek zaznave črkovalnih napak z novorazvitim modelom. Ta za vsako vhodno besedo oceni verjetnost, da je napačno črkovana. Za večjo preglednost smo verjetnosti prikazali le za dve besedi (“besede” in “najajajo”) in izpustili tehnične podrobnosti.Shema prikazuje postopek zaznave črkovalnih napak z novorazvitim modelom. Ta za vsako vhodno besedo oceni verjetnost, da je napačno črkovana. Za večjo preglednost smo verjetnosti prikazali le za dve besedi (“besede” in “najajajo”) in izpustili tehnične podrobnosti.

Strojna detekcija črkovalnih napak pri projektu PROP

V okviru projekta PROP smo razvili strojni črkovalnik SloNSpell, ki temelji na nevronskem jezikovnem modelu SloBERTa.

Izšel je Veliki slovensko-madžarski slovar

Veliki slovensko-madžarski slovar je temeljni dvo­jezični slovar, ki nastaja na Centru za jezikovne vire in tehnologije UL. Na voljo je v spletni in fizični obliki.

Konferenca LREC-COLING 2024

Od 20. do 25. maja 2024 je v Torinu potekala konferenca LREC-COLING. Udeležila se je je tudi ekipa CJVT.

Transkribiranje intervjujev za projekt PROP

Za namen projekta PROP smo v zadnjem času pripravljali ročno pregledane transkripcije intervjujev z učiteljicami in učitelji, ki poučujejo slovenščino v slovenskih OŠ in SŠ.

Izid monografije projekta RSDO

Monografija projekta RSDO je namenjena študentom in študentkam, predavateljem in predavateljicam, raziskovalcem in raziskovalkam, razvijalcem in razvijalkam ter vsem, ki bi radi bolje razumeli namen, sestavo in način gradnje predstavljenih projektnih rezultatov.

Evalvacijska množica za strojno popravljanje slovenskih besedil Šolar-Eval 1.0

V okviru projekta Empirična podlaga za digitalno podprt razvoj pisne jezikovne zmožnosti (PROP) smo pred kratkim izdelali evalvacijsko množico enotno popravljenih besedil iz korpusa Šolar. Dosledno izdelana množica je ključnega pomena za namene učinkovitega učenja in evalvacije strojnega popravljanja napak.

Licenca Sketch Engine

Z veseljem sporočamo, Center za jezikovne vire in tehnologije krije stroške letne licence za orodje Sketch Engine za vse uporabnike z Univerze v Ljubljani.