Original title: Napovídač textu pomocí neuronové sítě v prohlížeči
Translated title: Neural Network for Autocomplete in the Browser
Authors: Kubík, Ján Jakub ; Zemčík, Pavel (referee) ; Kolář, Martin (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2020
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Cieľom tejto práce je vytvoriť a natrénovať neurónovú sieť, ktorá sa následne bude používať v internetovom prehliadači pre napovedanie sekvencií anglických slov v priebehu písania textu používateľom. Zámerom je zjednodušenie písania častých slovných obratov. Zvolený problém je vyriešený pomocou rekurentnej neurónovej siete schopnej predpovedať textové sekvencie zo vstupného textu. Natrénovaná neurónová sieť je použitá v rozšírení pre prehliadač Google Chrome. Na základe normalizovaného výstupu neurónovej siete, následného výberu tokenov pomocou samplovacieho dekódovacieho algoritmu a ich spájaním je rozšírenie schopné generovať sekvencie anglických slov, ktoré sú zobrazované používateľovi ako navrhovaný text. Výsledná neurónová sieť je optimalizovaná pomocou výberu vhodného počtu rekurentných vrstiev a neurónov v jednotlivých vrstvách, stratovej funkcie a počtu trénovacích epôch. Prínosom tejto práce je použitie neurónovej siete na predpovedanie sekvencií anglických slov v prehliadači, ktoré zjednodušuje menej zdatným používateľom každodennú prácu s písaním textu na internete. The goal of this thesis is to create and train a neural network and use it in a web browser for English text sequence prediction during writing of text by the user. The intention is to simplify the writing of frequent phrases. The problem is solved by employing a recurrent neural network that is able to predict output text based on the text input. Trained neural network is then used in a Google Chrome extension. By normalized ouput of the neural network, text choosing by sampling decoding algorithm and connecting, the extension is able to generate English word sequences, which are shown to the user as suggested text. The neural network is optimized by selecting the right loss function, and a suitable number of recurrent layers, neurons in the layers, and training epochs. The thesis contributes to enhancing the everyday user experience of writing on the Internet by using a neural network for English word sequence autocomplete in the browser.
Keywords: Google Chrome extension; language model; natural language generation; neural network; recurrent neural network; text autocomplete; automatické dopĺňanie textu; generovanie prirodzeného jazyka; jazykový model; neurónová sieť; rekurentná neurónová sieť; rozšírenie pre prehliadač Google Chrome

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/11012/194923

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-433047


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