Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 74 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Využití slovně-asociačních her pro výuku jazyků
Babača, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá využitím slovne asociatívnej hry Krycie mená pri výučbe anglického jazyka. Za účelom dosiahnutia cieľa bol predovšetkým riešený problém opisu sémantickej spojitosti medzi dvojicou slov. Zvolený problém som vyriešil využitím nástroja Sketch Engine a špecializovaných slovníkov anglického jazyka. V tejto práci som vytvoril systém, ktorý zobrazí užívateľovi spojitosť nápovedy a cieleného slova na konci každej hry. Výsledky tejto práce umožňujú vzdelávanie formou hry pre všetky skupiny študentov anglického jazyka.
Zjednoznačňování pojmenovaných entit ve slovenštině
Križan, Samuel ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá rozpoznávaním a zjednoznačňovaním pomenovaných entít. V rámci práce bol vytvorený základný systém obsahujúci všetky prerekvizity potrebné pre zjednoznačňovanie pomenovaných entít v slovenčine. Súčasťou systému je vytvorenie znalostnej bázy z exportu slovenskej Wikipédie. Tá bola následne porovnávaná so znalostnou bázou z Wikidát, čím sa zistilo, že hlavným prínosom použitia znalostnej bázy z Wikipédie pre slovenčinu je väčšie pokrytie entitami s odkazom na slovenskú Wikipédiu a lepšie určovanie tried entít. Okrem toho bola vykonaná aj aktualizácia morfologického slovníka výskumnej skupiny KNOT@FIT, ktorá priniesla zlepšenie v rozsahu 33-39 %. Práca predpokladá možné využitie v spojitosti s rozšírením systému o zjednoznačňovací modul a zlepšením pokrytia alternatívnych pomenovaní.
Rychlá adaptace počítačové podpory hry Krycí jména pro nové jazyky
Jareš, Petr ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce rozšiřuje herní systém umělého hráče slovně-asociační hry Krycí jména o snadné přídání podpory pro nové jazyky. Systém je schopný hrát Krycí jména v rolích hádajícího hráče, zadavatele nápověd a jejich kombinací hráče verze Duet. K analýze různých jazyků byl použit neurální nástroj Stanza, který je jazykově nezávislý a umožňujě automatizované zpracování celé řady jazyků. Jednalo se především o lemmatizaci slov a určování slovních druhů pro výběr kandidátních nápověd ve hře. Pro vyhodnocení slovních asociací byla testována řada modelů, kde nejlepších výsledků dosahovala metoda Pointwise Mutual Information a prediktivní model fastText. Systém podporuje hraní Krycích jmen v 36 jazycích tvořených 8 různými abecedami.
Příprava vyhodnocovací sady pro složité problémy rozpoznávání a zjednoznačňování pojmenovaných entit pomocí crowdsourcingu
Pastorek, Peter ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá prípravou vyhodnocovacej sady pre problémy rozpoznávania a zjednoznačňovania pomenovaných entít. Vyhodnocovacia sada je výsledkom automatizovaného spracovania a crowdsourcingu. Vyhodnocovacia sada môže byť použitá na testovanie pokročilých prípadov v rozpoznávaní a zjednoznačňovaní pomenovaných entít.
Konverzační agent pro výuku angličtiny
Meluš, Matej ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce bolo vytvoriť konverzačný systém ktorého účel bude zlepšovanie jazykových schopností používateľa. Systém je zložený zo štyroch hlavných podsystémov kde má každý samostatnú funkciu. Získavanie dát používaných na trénovanie konverzácií, konverzácia samotná, korekcia gramatického stavu používateľského vstupu a samostatné cvičenia. Vytvorený systém 26 testujúcich používateľov ohodnotilo kladne až neutrálne a 80.8% z nich považovalo systém za použiteľný pri učení angličtiny.
Analýza postojů k počítačovým hrám
Balajka, Pavel ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá analýzou postojů vyjadřovaných v příspěvcích uživatelů na sociálních sítích. Popisuje obecný systém, který byl pro uvedené účely vytvořen a specializován na oblast strategických počítačových her. Hlavní důraz je kladen na problémy získávání a analýzy dat ze sociálních sítí a zobrazení získaných výsledků uživateli. Jsou zmíněny jednotlivé etapy zpracování textu jako např. tokenizace a filtrace nepotřebných slov, za účelem efektivnější analýzy názorů a rozebírány metody strojového učení jako např. Decision Trees a Naive Bayes, a jejich použití. Dále je popsán návrh uvedeného systému a jeho následná implementace s vybranými částmi a metodami. Nakonec je provedeno srovnání výsledků testů analyzátoru provedených za různých podmínek.
Sémantická podobnost textů
Hajdin, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problematikou určovania sémantickej podobnosti textov so zameraním na kategorizáciu webových dokumentov, v tomto prípade záložiek. Súčasťou spracovania je teoretický prehľad metód, pre implementáciu systému. Popisuje sa aj návrh a implementácia jednotlivých metód použitých v systéme. Práca sa taktiež zaoberá vyhodnotením jednotlivých metód, kde sú vybrané metódy otestované podľa určitých kritérií.
Správce textových zpráv pro Android
Bloudíček, Jan ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou aplikace pro mobilní zařízení, která slouží pro správu krátkých textových zpráv a elektronické pošty na platformě Android. Textové zprávy dovoluje odesílat také přes internetové brány. V práci jsou vysvětleny základní pojmy a technologie pro vývoj aplikací pro systém Android. Je zde popsána fáze analýzy, návrhu architektury a uživatelského rozhraní, implementace a testování programu.
Modul pro správu úkolů do systému NLPIS
Žurek, Aleš ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Dytrych, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce analyzuje dosavadní informační systém NLPIS a jeho součásti. Obsahuje návrh a implementaci, která rozšiřuje dosavadní možnosti systému NLPIS a upravuje jeho součásti. Zaměřuje se přitom na správu úkolů a na propojení systému NLPIS s MediaWiki. Součástí řešení je i rozbor nově přidaných tříd.
Extrakce informací z Wikipedie
Valušek, Ondřej ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
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.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 74 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.