|
|
Exploring Contextual Information in Neural Machine Translation
Jon, Josef ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
This works explores means of utilizing extra-sentential context in neural machine translation (NMT). Traditionally, NMT systems translate one source sentence into one target sentence, without any notion of the surrounding text. This is clearly insufficient and different from how humans translate text. For many high-resource language pairs, translations produced by NMT may be under certain, strict conditions, nearly indistinguishable from human produced translations. One of these conditions is that evaluators score the sentences separately. When evaluating whole documents, even the best NMT systems still fall short of human translators. This motivates the research of employing document level context in NMT, since there might not be much more space left to improve translations on the sentence level, at least for high resource languages and domains. This work summarizes recent state-of-the art approaches to context utilization, implements several of them, evaluates them both in terms of general translation quality and on specific context related phenomena, and analyzes their advantages and shortcomings. A hand-made context phenomena test set for English to Czech translation was created for this task.
|
|
|
Neuronový strojový překlad pro jazykové páry s malým množstvím trénovacích dat
Filo, Denis ; Fajčík, Martin (oponent) ; Jon, Josef (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá neurónovým strojovým prekladom pre tzv. low-resource jazyky. Cieľom bolo pomocou experimentov vyhodnotiť súčasné techniky a navrhnúť ich vylepšenia. Prekladové systémy v tejto práci využívali architektúru neurónových sietí transformer a boli natrénované pomocou frameworku Marian. Vybranými jazykovými pármi pre experimenty boli slovenčina s chorvátčinou a slovenčina so srbčinou. V experimentoch boli predmetom skúmania techniky transfer learning a semi-supervised learning.
|
|
|
Rozpoznávání postojů z filmových recenzí
Bílý, Daniel ; Jon, Josef (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na tvorbu systému, který je schopný pravidelně stahovat filmové recenze z webu a následně je analyzovat. Zdrojů recenzí je několik a to českých i anglických (čsfd, fdb, imdb a rotten tomatoes). Analýza sentimentu recenzí je prováděna za pomocí strojového učení. Výsledky analýz jsou zobrazovány ve webovém prohlížeči.
|
|
|
Codec Detection from Speech
Jon, Josef ; Matějka, Pavel (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with codec detection from compressed speech signal. The primary goal was to identify which features distinguish selected codecs, and then create an environment facilitating experiments with various types of classifiers and their configurations. Support vector machines and neural networks, modeled using the Keras library, were used. The main contribution of this work is the experimental part, in which the effects of the neural networks parameters are discussed. After tuning the parameters and finding their optimal values, the network achieved accuracy over 98% on a test set comprising data from six different codecs.
|
|
|
Rozpoznávání postojů z filmových recenzí
Bílý, Daniel ; Jon, Josef (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na tvorbu systému, který je schopný pravidelně stahovat filmové recenze z webu a následně je analyzovat. Zdrojů recenzí je několik a to českých i anglických (čsfd, fdb, imdb a rotten tomatoes). Analýza sentimentu recenzí je prováděna za pomocí strojového učení. Výsledky analýz jsou zobrazovány ve webovém prohlížeči.
|
|
|
Neuronový strojový překlad pro jazykové páry s malým množstvím trénovacích dat
Filo, Denis ; Fajčík, Martin (oponent) ; Jon, Josef (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá neurónovým strojovým prekladom pre tzv. low-resource jazyky. Cieľom bolo pomocou experimentov vyhodnotiť súčasné techniky a navrhnúť ich vylepšenia. Prekladové systémy v tejto práci využívali architektúru neurónových sietí transformer a boli natrénované pomocou frameworku Marian. Vybranými jazykovými pármi pre experimenty boli slovenčina s chorvátčinou a slovenčina so srbčinou. V experimentoch boli predmetom skúmania techniky transfer learning a semi-supervised learning.
|
|
|
Exploring Contextual Information in Neural Machine Translation
Jon, Josef ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
This works explores means of utilizing extra-sentential context in neural machine translation (NMT). Traditionally, NMT systems translate one source sentence into one target sentence, without any notion of the surrounding text. This is clearly insufficient and different from how humans translate text. For many high-resource language pairs, translations produced by NMT may be under certain, strict conditions, nearly indistinguishable from human produced translations. One of these conditions is that evaluators score the sentences separately. When evaluating whole documents, even the best NMT systems still fall short of human translators. This motivates the research of employing document level context in NMT, since there might not be much more space left to improve translations on the sentence level, at least for high resource languages and domains. This work summarizes recent state-of-the art approaches to context utilization, implements several of them, evaluates them both in terms of general translation quality and on specific context related phenomena, and analyzes their advantages and shortcomings. A hand-made context phenomena test set for English to Czech translation was created for this task.
|
|
|
Codec Detection from Speech
Jon, Josef ; Matějka, Pavel (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with codec detection from compressed speech signal. The primary goal was to identify which features distinguish selected codecs, and then create an environment facilitating experiments with various types of classifiers and their configurations. Support vector machines and neural networks, modeled using the Keras library, were used. The main contribution of this work is the experimental part, in which the effects of the neural networks parameters are discussed. After tuning the parameters and finding their optimal values, the network achieved accuracy over 98% on a test set comprising data from six different codecs.
|
|
| |
|
| |
host ::
RSS.