Osäkerhetsdetektering är avgörande för många NLP-tillämpningar. Vid insamling av information är det till exempel av största vikt att skilja mellan saklig, negerad och osäker information. Nuvarande forskning om osäkerhetsdetektering har främst fokuserat på det engelska språket, i motsats här presenterar vi den första maskininlärningsalgoritmen som syftar till att identifiera språkliga markörer för osäkerhet i ungerska texter från två domäner: Wikipedia och nyhetsmedia. Systemet är baserat på sekvensmärkning och använder sig av en rik funktionsuppsättning inklusive ortografiska, lexiska, morfologiska, syntaktiska och semantiska funktioner. Med tillgång till kommenterade data från två domäner fokuserar vi också på de domänspecifika egenskaperna hos osäkerhetsdetektering genom att jämföra resultat som erhållits i indomain- och korsdomäninställningar. Våra resultat visar att textens domän har ett betydande inflytande på upptäckten av osäkerhet.
De flesta av dessa system fokuserar på det engelska språket, men vi är medvetna om en studie som syftar till att upptäcka osäkerhet i ungerska texter REF.
Uncertainty Detection in Hungarian Texts
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}