|
|
Vyhledávání informací v textových datech
Tkadlčík, Luboš ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou dolování textových dat a vyhledávání informací. Práce popisuje nejčastější metody reprezentace textových dokumentů a strategie vyhledávání. Cílem práce je navržení a implementace aplikace, která bude provádět vyhledávání informací pomocí vektorového modelu. Aplikace realizuje tři způsoby výpočtu podobnosti: kosinovou míru, Jaccardův koeficient a Diceho koeficient. Výsledky dosažené pomocí těchto vztahů jsou porovnány a vyhodnoceny. Je nastíněno další pokračování projektu.
|
|
|
Vyhledávání informací pro vědecké portály
Ďulík, Jan ; Smrž, Pavel (oponent) ; Schmidt, Marek (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vyhledáváním informací pro vědecké webové portály se zaměřením na vyhledávání vědeckých publikací. Jsou definovány pojmy související s vyhledáváním informací, klasifikací a reprezentací znalostí. Jsou také představeny existující nástroje pro vyhledávání, z nichž se vychází při vývoji vyhledávače. Dále se práce zabývá návrhem, popisem implementace vyhledávacího rozhraní a shromážděním ukázkových dat. V závěru je provedeno vyhodnocení použitelnosti vytvořené webové aplikace.
|
|
|
Vyhledávání informací v digitálních knihovnách
Hochmal, Petr ; Rychlý, Marek (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá způsoby vyhledávání informací. Popisuje modely pro vyhledávání dat a metody pro hodnocení efektivity systémů pro vyhledávání informací. Přibližuje principy zpracování vstupních textů pro IR systémy s použitím seznamu stop slov a stemmeru. Dále ukazuje způsob rozšíření dotazů o synonyma pomocí thesauru, metody pro zohlednění frází v dotazech a představuje myšlenku ohodnocení dokumentu dle stupně podobnosti výskytu fráze. V druhé polovině práce je popsán návrh systému pro vyhledávání s užitím vektorového modelu, rozšíření dotazu o synonyma a zohlednění výskytů frází. Tento systém je implementován v jazyce C# jako aplikace pro vyhledávání a správu dokumentů v digitálních knihovnách. Efektivita tohoto systému je pomocí několika testů vyhodnocena na konci práce.
|
|
|
Systém pro vyhledávání a výběry relevantních článků z Wikipedie podle tématu
Suchý, Ondřej ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a implementovat systém, který umožní výběr tematicky zaměřených článků z Wikipedie za účelem úspory místa při jejím offline uložení. Řešení tohoto problému je dosaženo s využitím metod spadajících do oblasti vyhledávání informací a jejich konkrétní implementací v rámci nástroje Elasticsearch. Systém se na základě zadaných klíčových slov snaží určit, o jakou tematickou oblast se uživatel zajímá a články z této oblasti zařadit do výsledného výběru. K tomu využívá především mechanismy pro určení podobných dokumentů a zahrnutí všech článků z kategorií, které se ve výběru často opakují. Velikosti souborů generovaných výsledným systémem na základě dotazů nad Simple English Wikipedia se obvykle pohybují pod 30 MB.
|
|
| |
|
|
Problematika zveřejňování různorodých vědeckých výstupů v repozitářích šedé literatury z pohledu biomedicínského inženýrství
Francová, Pavla ; Krueger, Stephanie
Bez ohledu na zaměření či oblast výzkumu, každý vědec v průběhu své kariéry produkuje velké množství různorodých výstupů – laboratorní deníky, grantové zprávy, obrazové výstupy apod. Přestože jejich zpřístupnění by přineslo značné výhody celé vědecké obci, nejsou tyto materiály běžně dostupné. Z jakého důvodu se proto vědci stále zdráhají aktivně využívat repozitářů šedé literatury pro sdílení odborných materiálů? Autorky budou diskutovat možnosti povzbuzení vědecké komunity ke sdílení různorodých výstupů v repozitářích a konkrétními ukázkami vědeckého využití šedé literatury na vlastním výzkumném projektu.
Plný text: idr-940_3 -  PDF
Prezentace: idr-940_1 - PDF; idr-940_2 - PDF
Videozáznam: idr-940_4 -  MP4
|
|
| |
|
| |
|
|
Hledání sémantické informace v textových datech s využitím latentní analýzy
Řezníček, Pavel
První část práce se věnuje teoretickému úvodu do vybraných metod text miningu - Information retrieval, klasifikace a shlukování. Je představena metoda LSA jakožto pokročilejší model pro reprezentaci textových dat. Dále jsou v práci popsána zdrojová data a metody pro jejich předzpracování a přípravu použité za účelem zvýšení efektivity text miningových metod. Pro jednotlivé oblasti text miningu jsou definovány hodnotící metriky a jsou představeny použité již existující, případně nově implementované, programy. Výsledky experimentů, srovnávajících vliv různého předzpracování a využití odlišných modelů zdrojových dat, jsou následně přehledně demonstrovány a v závěru práce diskutovány.
|
|
| |
host ::
RSS.