Original title: Extrakce informací z Wikipedie
Translated title: Information Extraction from Wikipedia
Authors: Valušek, Ondřej ; Otrusina, Lubomír (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2019
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá automatickou extrakcí typů entit ve článcích anglické Wikipedie a jejich vybraných atributů. Jsou v ní představeny postupy za využití prvků strojového učení, které lze ke splnění tohoto účelu využít. Z článků jsou také extrahovány některé důležité atributy, jako například data narození u osob, rozlohy u jezer a podobně. Pomocí systému představeného v této práci je možné ze souboru obsahující všechny články Wikipedie (tzv. dump souboru) vytvořit znalostní databázi, ve které budou klasifikovány miliony článků, dle typu entity o které pojednávají, na základě malé tréninkové sady. Při tomto procesu je také generován soubor, kde jsou kromě ostatních příznaků z článků extrahována tzv. definiční slova, což jsou klíčová slova nalezena pomocí analýzy přirozeného textu. Ta je možno použít také v jiných oblastech, než pouze při určování typů entit. Součástí celého systému je také modul, který označí změny mezi jednotlivými verzemi znalostní databáze, tedy například, které články byly přidány, které smazány a u kterých se udála změna. This thesis deals with automatic type extraction in English Wikipedia articles and their attributes. Several approaches with the use of machine learning will be presented. Furthermore, important features like date of birth in articles regarding people, or area in those about lakes, and many more, will be extracted. With the use of the system presented in this thesis, one can generate a well structured knowledge base, using a file with Wikipedia articles (called dump file) and a small training set containing a few well-classed articles. Such knowledge base can then be used for semantic enrichment of text. During this process a file with so called definition words is generated. Definition words are features extracted by natural text analysis, which could be used also in other ways than in this thesis. There is also a component that can determine, which articles were added, deleted or modified in between the creation of two different knowledge bases.
Keywords: article classification; artificial intelligence; attribute extraction; entity type detection; machine learning; natural language processing; natural text; partof-speech tagging; SpaCy; Stanford CoreNLP; Support Vector Machine; SVM; Wikipedia; extrakce atributů; klasifikace článků; Metoda podpůrnýchvektorů; přirozený text; SpaCy; Stanford CoreNLP; strojové učení; SVM; umělá inteligence; určování typů entit; určováníslovních druhů; Wikipedie; zpracování přirozeného jazyka

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/180089

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-400231


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses