| En/De/Fr/It- (first 9 out of 22 sentences)
[pdf] |
Srpski - (prvih 9 od 22 rečenica)
[pdf]
|
| n1 | Saša Petalinkar | n1 | Saša Petalinkar |
| n2 | Univerzitet u Beogradu, Jerteh | n2 | Univerzitet u Beogradu, Jerteh |
| n3 | sasa5linkar@gmail.com | n3 | sasa5linkar@gmail.com |
| n4 | AUTOMATIC SYNSET LABELING FOR SERBIAN WORDNET: DEVELOPMENT, PREPROCESSING, AND FEASIBILITY ASSESSMENT | n4 | AUTOMATSKO OZNAČAVANJE SINSETA ZA SRPSKI WORDNET: RAZVOJ, PREDOBRADA I PROCENA IZVODLJIVOSTI |
| n5 | This research presents the development of an annotator for the Serbian WordNet, designed to assign appropriate synsets to each word in a given text. | n5 | Ovo istraživanje predstavlja razvoj anotatora za Srpski Wordnet, osmišljenog da dodeli odgovarajuće sinsete svakoj reči u datom tekstu. |
| n6 | The core framework is based on the spaCy pipeline enhanced with the BERT Jerteh 355 model, enabling various natural language processing tasks, including lemmatization. | n6 | Osnovni okvir je zasnovan na spaCy pipeline-u poboljšanom BERT Jerteh 355 modelom, koji omogućava različite zadatke obrade prirodnog jezika, uključujući lematizaciju. |
| n7 | A custom layer is integrated to facilitate synset labeling. | n7 | Prilagođeni sloj je integrisan radi omogućavanja označavanja sinseta. |
| n8 | Due to the complexity of lemmatizing n-grams, this study focuses on labeling unigrams with their corresponding synsets. | n8 | Zbog složenosti lematizacije n-grama, ovo istraživanje se fokusira na označavanje unigrama sa njihovim odgovarajućim sinsetima. |
| n9 | The main challenge addressed is word sense disambiguation for words with multiple meanings. | n9 | Glavni izazov koji se razmatra je razlučivanje značenja reči za reči sa više značenja. |