Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.02 vteřin. 
Artificial Neural Network for Opinion Target Identification in Czech
Glončák, Vladan ; Kuboň, Vladislav (vedoucí práce) ; Mírovský, Jiří (oponent)
Hlavným cieľom práce je využitie neurónových sietí, presnejšie sietí s pamäťovými bunkami LSTM, na identifikáciu cieľov hodnotení v českom jazyku. Ako vedľajší produkt vznikla pri vypracovávaní nová verzia českého datasetu pre identifikáciu cieľov hodnotení. Dosiahnuté výsledky pre české dáta sme porovnali s už známymi výsledkami dosiahnutými v minulosti pre iné jazyky. Celkovo sa dá povedať, že experiment bol úspešný, podarilo sa nám prekonať triviálny východiskový model a dosiahnuť výsledky porovnateľné s predošlými výsledkami. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Využití syntaktické informace pro identifikaci hodnocených entit
Glončák, Vladan ; Hajič, Jan (vedoucí práce) ; Helcl, Jindřich (oponent)
Identifikace hodnocených entit (Opinion Target Extraction, OTE) je zavedená pod-úloha analýzy sentimentu. Zatímco detekce subjektivních výroků a určení jejich polarity (pozitivní, nebo negativní) je samo o sobě užitečné, schopnost identifikovat i tyto "cílové" entity poskytuje mnohem kvalitnější podklady pro rozhodování: majitelka restaurace potřebuje vědět, jestli si hosté stěžují na obsluhu, jídlo, atmosféru, či další aspekty jejího podniku, atp. Ačkoliv tato úloha má stále silnou lexikální složku, je zde i velký potenciál využít obecných syntaktických konstrukcí v evaluativních výrocích: v jedné větě například může být potenciálních cílových entit více, a přiřazení správného cíle k hodnotícímu výroku tak je záležitostí správného rozlišení v syntaktické struktuře věty. Syntaktické vzorce spojené s evlauativními výroky již byly popsány. Tato diplomová práce si klade za cíl zkoumat, jak přítomnost syntaktické informace ovlivňuje na úloze extrakce cílových entit (OTE) chování state-of-the-art modelů strojového učení, jako například rekurentních neuronových sítí. Nepodařilo se nám najít žádné přesvědčivé důkazy, které by nasvědčovaly, že přítomnost syntaktické informace výrazně ovlivňuje chování zvolených modelů.
Artificial Neural Network for Opinion Target Identification in Czech
Glončák, Vladan ; Kuboň, Vladislav (vedoucí práce) ; Mírovský, Jiří (oponent)
Hlavným cieľom práce je využitie neurónových sietí, presnejšie sietí s pamäťovými bunkami LSTM, na identifikáciu cieľov hodnotení v českom jazyku. Ako vedľajší produkt vznikla pri vypracovávaní nová verzia českého datasetu pre identifikáciu cieľov hodnotení. Dosiahnuté výsledky pre české dáta sme porovnali s už známymi výsledkami dosiahnutými v minulosti pre iné jazyky. Celkovo sa dá povedať, že experiment bol úspešný, podarilo sa nám prekonať triviálny východiskový model a dosiahnuť výsledky porovnateľné s predošlými výsledkami. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.