|
Inteligentní prostředí pro rozšiřování znalostí programování v jazyce Python formou samostudia
Krejčí, Jan ; Nosko, Svetozár (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na vytvoření inteligentního prostředí pro rozšiřování znalostí programování v jazyce Python formou samostudia. Klíčovým prvkem práce je implementace mechanismů poskytování zpětné vazby. Pro tento účel byly analyzovány možnosti a omezení velkých jazykových modelů. Vytvořený systém využívá klasifikačních modelů, které na základě analýzy studentských projektů poskytují personalizovanou zpětnou vazbu. Systém byl nasazen a testován v rámci kurzu Skriptovací jazyky na FIT VUT v Brně a měl pozitivní ohlasy od studentů. Výsledek práce představuje ucelený a funkční systém, který splnil svůj původní záměr a přispěl k efektivnějšímu a interaktivnějšímu procesu vzdělávání v oblasti programování v jazyce Python.
|
|
Statistický strojový překlad mezi češtinou a slovenštinou
Astaloš, Lukáš ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem téhle práce je navrhnout, implementovat a vyhodnotit úspěšnost vytvořeného systému pro překlad českých textů do slovenštiny. Popisuje teoretické základy statistického strojového překladu a pak samotnou fázi návrhu a vývoje systému. Zvolenou strategií bylo použít jeden rozsáhlý paralelní korpus v kombinaci s jazykovým modelem poskytovaným místním jazykovědným ústavem pro vytvoření překladového modelu založeném na frázích. Pro tenhle účel byl použit nástroj Moses. Experimentálně byl otestován také slovníkový překlad neznámých slov použitím stemmování. Úspěšnost systému byla vyhodnocena metrikou BLEU, přičemž dosažené výsledky byly porovnatelné s jinými systémy.
|
|
Adaptace rozpoznávače řeči na datech bez přepisu
Švec, Ján ; Karafiát, Martin (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvořit a otestovat techniky pro adaptaci rozpoznávače řeči na audionahrávkach bez slovního přepisu. Nejprve připravíme data pro trenovaní rozpoznavače řeči a natrénujeme počáteční systém. Tímto rozpoznavačem přepišeme neznáma data a zaměříme se na experimentování s výběrem kvalitních adaptačních dat na základě míry kvality přepisu. Systém na nově vytvořené sadě přetrénujeme a vyhodnotíme úspešnost. Dále experimentujeme s množstvím adaptačních dat.
|
|
Rychlý a přesný detektor klíčových slov
Lenčéš, Marián ; Karafiát, Martin (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rychlou a přesnou detekcí klíčových slov z audio nahrávek. Cílem práce bylo prostudovat možnosti detekce slov a vytvořit několik typů jazykových modelů. Tyto modely následně mezi sebou porovnat. Zaměřujeme se zde na detekci klíčových slov z anglicky namluvených audio nahrávek.
|
|
Inteligentní nákupní lístek
Doubek, Milan ; Herout, Adam (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou unikátní aplikace pro správu nákupních lístků, při jejímž vývoji bylo využito nejnovějších technik a principů používaných u začínajících projektů, tzv. startupů. Veškeré hypotézy a úvahy byly testovány na vzorku počátečních uživatelů zvaných early adopters. Na základě jejich zpětné vazby bylo rozhodováno o dalším směru vývoje. Výsledkem práce je mobilní aplikace pro operační systém Android, která je veřejně dostupná na Google Play marketu, a dvě komponenty, o které bude tato aplikace v budoucnu na marketu rozšířena. Tou hlavní je inteligentní řazení položek na nákupním lístku podle modelu obchodu, který je vytvářen z předchozích nákupů v tomto obchodě. Druhou je pak webová aplikace, přes kterou je možné do mobilního zařízení posílat nové nákupní lístky.
|
|
Finite State Grammars and Language Models for Automatic Speech Recognition
Beneš, Karel ; Glembek, Ondřej (oponent) ; Hannemann, Mirko (vedoucí práce)
This thesis deals with the transformation of Context Free Grammars (CFG) into Weighted Finite State Transducers (WFST). A subset of CFG is chosen, that can be transformed exactly. Both the test of whether a CFG fulfills such condition and the algorithm for the following transformation are presented. A tool has been implemented, which performs both these tasks, also its input and output processing are reported. Using this tool, a speech recognition system for aircraft cockpit control has been built. Results are presented which show, that the system based on the transformed grammar outperforms the system based on general-purpose language model.
|
|
Modelování jazyka v rozpoznávání češtiny
Mikolov, Tomáš ; Černocký, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou jazykových modelů v oblasti automatického přepisu mluvené řeči. V teoretické části jsou rozebrány současně používané metody pro pokročilé jazykové modelování založené na statistickém přístupu - modely založené na třídách, na faktorech a na neuronových sítích. Následně je popsána implementace jazykového modelu založeného na dvou neuronových sítích. V závěru práce jsou uvedeny výsledky dosažené na Pražském a Brněnském mluveném korpusu (cca 1 170 000 slov) - redukce perplexity o zhruba 20%. Výsledky dosažené při reskórování N-best listů ukazují zlepšení při rozpoznávání spontánní řeči o více než 1%. V závěru práce jsou uvedeny možnosti využití práce, její možná rozšíření a také jsou uvedeny hlavní nevýhody současně používaných přístupů pro statistické jazykové modelování.
|
|
Klávesnice pomocí pohledu
Sznapka, Jakub ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem bakalářská práce je vytvoření nástroje pro psaní pohledem. Zabývá se problematikou snímání pohledu a jeho vyhodnocováním. Obsahuje popis metody Swype, která se používá při psaní na dotykových displejích. Následuje rozbor různých způsobů, pomocí kterých je možné modelovat jazyk, který nástroj používá. Hlavní část práce se věnuje samotnému návrhu nástroje, jenž umožňuje psaní pohledem a jeho implementaci za pomoci toolkitu Kaldi.
|
|
Rozpoznávání řeči s pomocí nástroje Sphinx-4
Kryške, Lukáš ; Uher, Václav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá hledáním efektivní techniky pro strojové rozpoznávání řeči, konkrétně pak strojovým přepisem mluvené řeči do textu a následným hledáním klíčových slov. Toto řešení lze následně použit pro analýzy telefonních hovorů nebo jiné podobné aplikace. Celá diplomová práce se věnuje nástroji Sphinx-4 pro strojové rozpoznávání řeči, který využívá k popisu akustických modelů skrytých Markovových modelů (HMM – Hidden Markov Model). Práce detailně vysvětluje, jak takové modely připravit pro nový jazyk nebo dialekt jazyka a jak tyto modely softwarově implementovat v jazyce Java.
|
|
Uspořádání fragmentů textu s pomocí jazykového modelu
Holubec, Michael ; Kocour, Martin (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
Cílem této práce je sestrojit a experimentálně ověřit účinnost jazykového modelu při identifikaci posloupnosti čtení (Reading Order). K tomuto účelu byl sestrojen jazykový model využívající rekurentní neuronovou síť LSTM. Práce dále navrhuje a implementuje celkem tři metody, jazykovou analýzu, prostorovou analýzu a kombinovanou analýzu, pomocí kterých je posloupnost čtení identifikována. Jazyková a kombinovaná analýza ke své činnosti přímo používají vytvořený jazykový model. Úspěšnost identifikace posloupnosti prostřednictvím všech tří metod byla změřena na třech datasetech obsahující novinové články s různým rozložením. Jazyková analýza dosahuje úspěšnosti 57,6 %, prostorová analýza dosahuje 91,6 %. Nejlepších výsledků dosahuje kombinovaná analýza, která vykazuje úspěšnost 92,9 %. Práce ukazuje, že jazykový model lze pro identifikaci posloupnosti čtení použít, avšak výsledky experimentů naznačují, že je vhodné zpracování odhadu posloupnosti doplnit o další informace, jako je to například v kombinované analýze, která pracuje jak s jazykovým modelem, tak s prostorovými informacemi.
|