Széchenyi Terv Plusz | Magyarország Kormánya. Az Európai Unió finanszírozásával. NextGeneration EU.

EN HU
  • Felfedezés
    • Hírek
    • Események
  • Kutatási területek
  • Anyagok
    • Publikációk
    • Letöltések
    • Kiadvány
  • Rólunk
  • Partnerek
  1. Címlap

Farkas Richárd

Szegedi Tudományegyetem

Farkas Richárd a Szegedi Tudományegyetem Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszékének egyetemi docense. 2010-ben szerzett PhD fokozatot, majd két posztdoc évet töltött Hinrich Schütze kutatócsoportjában az IMS Stuttgartnál. 15 éve dolgozik különböző gépi tanuláson alapuló természetes nyelvfeldolgozási problémákon.

A nemzetközi NLP közösségben jól elismert, többek közt, mert megnyert orvosbiológiai versenyfeladatokat, megszervezte a rangos CoNNL-2010 versenyt, valamint a morfológiailag gazdag nyelvek szintaktikai elemzéséről folytatott kutatásai alapján. Aktív tagja a magyar NLP közösségnek, több nyílt forráskódú szoftvert készített a magyar nyelv feldolgozásához (beleértve a magyarlancot is), és hallgatóival több ipari NLP projektet szállított.

  • Homepage
  • Google Scholar
  • MTMT

Kiemelt publikációk

  • Viktor Hangya, Richárd Farkas: A comparative empirical study on social media sentiment analysis over various genres and languages. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW 2017, Volume 47, Issue 4, pp 485–505
  • Alexander Fraser, Helmut Schmid, Richárd Farkas, Renjing Wang and Hinrich Schuetze: Knowledge Sources for Constituent Parsing of German, a Morphologically Rich and Less-Configurational Language in Computational Linguistics, Volume 39, Issue 1, 2013.
  • Richárd Farkas: Learning Local Content Shift Detectors from Document-level Information. in the Proceedings of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing EMNLP-2011, pp 759-770

Become a partner

Iratkozzon fel hírlevelünkre!

Legyen partnerünk!

Felfedezés

  • Hírek
  • Események
  • Publikációk
  • Letöltések
  • Partnerek

Kutatási területek

  • Az MI alapjai
  • Biztonság és személyes adatok védelme
  • Gépi látás és érzékelés
  • Gépi tanuláson alapuló intelligens gyártás, logisztika, távközés IoT megoldások fejlesztése
  • Nyelvtechnológia fejlesztése
  • Orvosi, egészségügyi alkalmazások

Kapcsolat

1111 Budapest,
Kende u. 13-17.

+36 1 279 6000

milab@sztaki.hun-ren.hu

© 2020-2021 Artifical Intelligence National Laboratory, Budapest