|
|
Určování autorství
Fabiánek, Ondřej ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá určováním autorství na základě znalosti předchozích textů autora. Cílem bylo prostudovat existující metody pro určování autorství a následně vytvořit systém, který dovede s vysokou pravděpodobností identifikovat autora textu. Zaměřuji se zde na určování autorství anglicky psaných knih a součástí řešení je též grafické rozhraní.
|
|
|
Automatické hodnocení humoru
Katrňák, Josef ; Ondřej, Karel (oponent) ; Dočekal, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření systému pro automatické hodnocení humoru. Systém umožňuje predikovat vtipnost a kategorii pro vstup zadaný v angličtině. Hlavní podstatou je vytvoření klasifikátoru a trénování modelu na vytvořených datových sadách pro získání co nejlepších výsledků. Architektura klasifikátoru je založena na neuronových sítích. Systém zároveň obsahuje webové uživatelské rozhraní pro komunikaci s uživatelem. Výsledek je webová aplikace propojená s klasifikátorem umožňující hodnocení uživatelského vstupu a poskytování zpětné vazby od uživatelů.
|
|
|
Rozpoznávání pojmenovaných entit
Rylko, Vojtěch ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
V této práci je načrtnuta historie a jsou představena teoretická východiska rozpoznávání pojmenovaných entit, na jejichž základě je implementován systém v jazyce C++ pro detekci a zjednoznačňování pojmenovaných entit. Systém používá lokální metodu zjednoznačňování a pracuje se statistikami vytvořenými z rozsáhlých webových dat Wikilinks. S vyvinutým systémem jsou prováděny experimenty a je srovnáván s alternativními implementacemi. Experimenty prokazují dostatečnou úspěšnost a rychlost systému. Systém se účastní soutěže Entity Recognition and Disambiguation Challenge 2014.
|
|
|
Automatické hledání vazeb mezi částmi audiovizuálních dokumentů
Sychra, Marek ; Černocký, Jan (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tématem hledání tématu v textu. Konkrétně hledání spojitostí mezi krátkými texty a hledání hranic jednotlivých částí stejného tématu v jednom hlavním textu. Hlavní motivací výzkumu bylo zavedení do praxe a to v rámci aplikace na přednáškové materiály na FIT (provázání jednotlivých částí různých přednášek). Přístup k porovnávání textů spočívá v analýze textu a slov, která obsahuje a zjišťování významu a důležitosti jednotlivých slov. Segmentace textu toto využívá, když hledá předěly mezi tématy v textu. Obě části problému ( link detection, story segmentation ) měly velmi vysokou úspěšnost na testovacích datech (zprávy ze světových novin). Při subjektivním vyhodnocování u částí přednášek byla úspěšnost nižší, ale stále dobrá.
|
|
| |
|
|
Filtrování spamových zpráv pomocí metod umělé inteligence
Safonov, Yehor ; Uher, Václav (oponent) ; Kolařík, Martin (vedoucí práce)
V moderním počítačovém světě e-mailová komunikace patří do nejpoužívanějších prostředků pro výměnu zpráv mezi uživateli. Jedná se o volně dostupný, efektivní a jednoduchý způsob sloužící ke sdělení informací. Tyto tři základní pilíře přispívají k její světové rozšířenosti a strmému nárůstu přenášených elektronických zpráv. Na druhou stranu, rostoucí popularita této technologie v sobě skrývá velká bezpečnostní rizika a tvoří z ní ideální nástroj pro šíření nevyžádaného obsahu a realizaci útoků cílených jak na koncové uživatele, tak i na celé počítačové infrastruktury. Ačkoliv v dnešní době používané klasické nástroje na filtrování spamu dosahují vysokých přesností, často neumožňují pokrytí dynamičnosti vývoje spamových technik a trpí problémy s přeučením, uváznutím v nevhodných lokálních minimech, neschopností efektivně zpracovávat vysoce dimenzionální data a z dlouhodobého hlediska disponují problémy s udržitelností. Hlavním cílem této diplomové práce je vytvoření a naučení modelů hlubokých neuronových sítí použitím nejmodernějších technik a přístupů existujících ve světě zpracování přirozeného jazyka a strojového učení. V rámci teoretické části se práce zaměřuje na problematiku e-mailové komunikace se zaměřením na filtrování nevyžádané pošty. Následně se věnuje doméně strojového učení a umělých neuronových sítí, zejména principům jejich fungování, základním vlastnostem a možnostem jejich aplikování na okruh problémů spojených s provedením textové analýzy. Mezi silné stránky práce patří provedení podrobného srovnání současných metod strojového učení, jejich specifik a přesnosti při aplikování na klasifikaci spamu. V praktické části práce byl důraz položen na zpracování datové sady surových e-mailů a srovnání modelů ULMFiT, BERT a XLNet. Zpracování dat bylo rozděleno do pěti etap, a to s cílem zachování co nejvyšší informační hodnoty zpráv a vytvoření kvalitní datové sady, která byla použita pro trénování, testování a validaci zvolených druhů neuronových sítí. Dále diplomová práce zahrnuje popis procesu učení sítí včetně etapy finálního přizpůsobení dat k modelování. Na konci práce byly implementované modely srovnány a byla nastíněna případná rozšíření do budoucna.
|
|
|
Počítač jako inteligentní spoluhráč ve slovně-asociační hře Krycí jména
Jareš, Petr ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce řeší určování sémantické podobnosti slov. K tomu je využita kombinace prediktivního modelu fastText a metody založené na počtu Pointwise Mutual Information. Je zde popsán systém, který s využitím sémantických modelů je schopen zastoupit hráče ve slovně-asociační hře Krycí jména. Systém má implementovanou herní strategii využívající informace z průběhu hry k prospěchu týmu, za který hraje. Systém je schopen plnit funkci hráče hádajícího asociovaná slova k nápovědě, tak i hráče vytvářejícího vlastní nápovědy.
|
|
|
Word2vec modely s přidanou kontextovou informací
Šůstek, Martin ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porozuměním word2vec modelů. Přestože tyto modely vznikly nedávno (2013), staly se velmi populárními. Učením těchto modelů lze obdržet vektorovou reprezentaci slov v~N-dimenzionálním prostoru reálných čísel. Pomocí operací nad těmito vektory je možné určit sémantické vazby mezi slovy. Dále se práce snaží o rozšíření představených modelů za účelem jiné reprezentace slov. K tomuto účelu je navrženo využití obrazové informace. Taktéž je diskutována možnost použití konvolučních neuronových sítí ve spojitosti s poskytnutím odlišné kontextové informace.
|
|
|
Extrakce informací z biomedicínských textů
Knoth, Petr ; Burget, Radek (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
V poslední době bylo vynaloženo velké úsilí k tomu, aby byly biomedicínské znalosti, typicky uložené v podobě vědeckých článků, snadněji přístupné a bylo možné je efektivně sdílet. Ve skutečnosti ale nestrukturovaná podstata těchto textů způsobuje velké obtíže při použití technik pro získávání a vyvozování znalostí. Anotování entit nesoucích jistou sémantickou informaci v textu je prvním krokem k vytvoření znalosti analyzovatelné počítačem. V této práci nejdříve studujeme metody pro automatickou extrakci informací z textů přirozeného jazyka. Dále zhodnotíme hlavní výhody a nevýhody současných systémů pro extrakci informací a na základě těchto znalostí se rozhodneme přijmout přístup strojového učení pro automatické získávání exktrakčních vzorů při našich experimentech. Bohužel, techniky strojového učení často vyžadují obrovské množství trénovacích dat, která může být velmi pracné získat. Abychom dokázali čelit tomuto nepříjemnému problému, prozkoumáme koncept tzv. bootstrapping techniky. Nakonec ukážeme, že během našich experimentů metody strojového učení pracovaly dostatečně dobře a dokonce podstatně lépe než základní metody. Navíc v úloze využívající techniky bootstrapping se podařilo významně snížit množství dat potřebných pro trénování extrakčního systému.
|
|
|
Komunikační agent pro informace o Brně
Křištof, Jiří ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je implementace komunikačního agenta poskytující informace o Brně. Komunikační agent využívá třívrstvé architektury. Pro vlastní odpovídání na otázky jsou použity techniky strojového učení a neuronových sítí. Na základě provedeného testu bylo se systémem spokojeno 58 % respondentů, s přesností odpovědí poté 84 % uživatelů. Přínosem této práce je usnadnění získávání informací o Brně jeho obyvatelům i návštěvníkům.
|
host ::
RSS.