Original title: Rozpoznávání pojmenovaných entit pomocí neuronových sítí
Translated title: Neural Network Based Named Entity Recognition
Authors: Straková, Jana ; Hajič, Jan (advisor) ; Černocký, Jan (referee) ; Konopík, Miloslav (referee)
Document type: Doctoral theses
Year: 2017
Language: eng
Abstract: [eng] [cze]
Title: Neural Network Based Named Entity Recognition Author: Jana Straková Institute: Institute of Formal and Applied Linguistics Supervisor of the doctoral thesis: prof. RNDr. Jan Hajič, Dr., Institute of Formal and Applied Linguistics Abstract: Czech named entity recognition (the task of automatic identification and classification of proper names in text, such as names of people, locations and organizations) has become a well-established field since the publication of the Czech Named Entity Corpus (CNEC). This doctoral thesis presents the author's research of named entity recognition, mainly in the Czech language. It presents work and research carried out during CNEC publication and its evaluation. It fur- ther envelops the author's research results, which improved Czech state-of-the-art results in named entity recognition in recent years, with special focus on artificial neural network based solutions. Starting with a simple feed-forward neural net- work with softmax output layer, with a standard set of classification features for the task, the thesis presents methodology and results, which were later used in open-source software solution for named entity recognition, NameTag. The thesis finalizes with a recurrent neural network based recognizer with word embeddings and character-level word embeddings,... Název práce: Rozpoznávání pojmenovaných entit pomocí neuronových sítí Autor: Jana Straková Ústav: Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí doktorské práce: prof. RNDr. Jan Hajič, Dr., Ústav formální a apliko- vané lingvistiky Abstrakt: Obor rozpoznávání pojmenovaných entit v češtině (tj. úkol auto- maticky identifikovat a klasifikovat významné části textu, jako například jména lidí, míst a organizací) se významně rozvinul po vydání českého korpusu poj- menovaných entit, Czech Named Entity Corpus (CNEC). Tato doktorská práce předkládá autorské výsledky v oblasti rozpoznávání pojmenovaných entit, ze- jména v češtině. Publikuje práci a výzkum provedený v průběhu přípravy CNEC a později během jeho evaluace. Dále shrnuje autorské výsledky, které před- stavují nejlepší známé výsledky v rozpoznávání českých pojmenovaných entit. Na základě jednoduché neuronové sítě s výstupní funkcí softmax a standardní sadou klasifikačních rysů je popsána metodologie a výsledky, ze kterých později vznikl otevřený software pro rozpoznávání pojmenovaných entit, NameTag. Dok- torská práce je zakončena popisem rozpoznávače založeném na rekurentních neu- ronových sítích s embeddingy slov a embeddingy založenými na znacích, které představují výsledky současného výzkumu v oblasti neuronových sítí. Rozpozná- vač nevyžaduje tvorbu...
Keywords: artificial neural networks; character-level word embeddings; Czech Named Entity Corpus; named entity recognition; recurrent neural networks; softmax; word embeddings; Czech Named Entity Corpus; embeddingy slov; embeddingy založené na znacích; neuronové sítě; rekurentní neuronové sítě; rozpoznávání pojmenovaných entit; softmax

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/91425

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-368176


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Doctoral theses