|
|
Machine Comprehension Using Commonsense Knowledge
Daniš, Tomáš ; Landini, Federico Nicolás (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
In this thesis, the commonsense reasoning ability of modern neural systems is explored. The goal is to provide insight into the current state of research in this area and identify promising research directions. A state-of-the-art question-answering model has been implemented and experimented with in various scenarios. Unlike in older approaches, the model achieved comparable results with best available models for the target task without using any task-specific architecture. Furthermore, unintended statistical biases are discovered in a popular commonsense reasoning dataset which allow models to compute the correct answer even when it does not have sufficient information to do so. Based on these findings, recommendations and possible future research areas are suggested.
|
|
|
Vyhledávání informací TRECVid Search
Čeloud, David ; Mlích, Jozef (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá vyhledáváním informací. Její náplní je sumarizace znalostí z oblasti vyhledávání informací. Začíná úvodem do problematiky vyhledávání informací. Dále práce podává přehled o modelech používaných ve vyhledávání informací, představuje používaná data a uvádí aktuální problémy v oblasti vyhledávání informací a jejich možná řešení. V praktické části se diplomová práce zaměřuje na implementaci metod vyhledávání informací v textových datech. Poslední část práce je věnována experimentům s vytvořenými metodami vyhledávání informací.
|
|
|
Komunikační agent pro informace o Brně
Křištof, Jiří ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je implementace komunikačního agenta poskytující informace o Brně. Komunikační agent využívá třívrstvé architektury. Pro vlastní odpovídání na otázky jsou použity techniky strojového učení a neuronových sítí. Na základě provedeného testu bylo se systémem spokojeno 58 % respondentů, s přesností odpovědí poté 84 % uživatelů. Přínosem této práce je usnadnění získávání informací o Brně jeho obyvatelům i návštěvníkům.
|
|
|
Machine Learning for Question Answering in Czech
Pastorek, Peter ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
This Master's thesis deals with teaching neural network question answering in Czech. Neural networks are created in Python programming language using the PyTorch library. They are created based on the LSTM structure. They are trained on the Czech SQAD dataset. Because Czech data set is smaller than the English data sets, I opted to extend neural networks with algorithmic procedures. For easier application of algorithmic procedures and better accuracy, I divide question answering into smaller parts.
|
|
|
Visual Question Answering
Kocurek, Pavel ; Ondřej, Karel (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
Visual Question Answering (VQA) is a system where an image and a question are used as input and the output is an answer. Despite many research advances, unlike image captioning, VQA is rarely used in practice. This work aims to narrow the gap between research and practice. To examine the possibility of using VQA by blind and visually impaired people, this thesis proposes a demonstrative VQA application and then, a smartphone application. The study with 20 participants from the community was conducted. Firstly, the participants received an application for two weeks. Then, each of them was asked to fill out the questionnaire. 80 % of respondents rated the accuracy of VQA application as sufficient or better and most of them would appreciate it if their image captioning application also supported VQA. Following this discovery, this work tries to establish the link between image captioning and VQA. In particular, the work studies the informativeness provided by both systems in different scenarios. It collects a novel dataset of 111 images with manually annotated captions and diverse scenes. An experiment comparing obtained knowledge showed a success rate of 69.9 % and 46.2 % for VQA and image captioning, respectively. In another experiment 70.9 % of the time, participants were able to select the correct caption based on VQA. The results suggest that VQA outperforms image captioning regarding image details, therefore should be used in practice more often.
|
|
|
Inteligentní systém pro odpovídání na otázky
Mičulka, Jakub ; Kouřil, Jan (oponent) ; Otrusina, Lubomír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou zpracování otázek položených v přirozeném jazyce a jejich použitím ve vyhledávačích. Práce osvětluje základní principy funkčnosti vyhledávacích systémů s hlavním zaměřením na vyhledávání v databázích. Zásadní část článku pak tvoří popis návrhu a implementace programu questionAnswering, který slouží k vyhledávání dat v databázi projektu ReResearch. Čtenáři je vysvětlen postup při návrhu a tvorbě tohoto programu, popsány všechny zásadní problémy, jež se v průběhu této činnosti vyskytly, a nakonec jsou výsledky programu zhodnoceny pomocí standardních metrik.
|
|
|
Strojové učení pro odpovídání na otázky v přirozeném jazyce
Sasín, Jonáš ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá odpovídáním na otázky v přirozeném jazyce nad českou Wikipedií. Systémy pro odpovídání na otázky získávají rostoucí popularitu, většina jich ale vzniká pro angličtinu. Cílem této práce je prozkoumat dostupné možnosti a datové sady a vytvořit takový systém pro češtinu. V práci jsem se zaměřil na dva přístupy. Jeden z nich využívá pro extrakci odpovědi anglický model ALBERT a strojový překlad pasáží. Druhý využívá vícejazyčný model BERT. V práci je provedeno porovnání několika variant systému. Diskutovány jsou také možnosti získávání relevantních pasáží. Pro všechny varianty testovaných systémů je provedeno vyhodnocení pomocí standardních metrik. Nejlepší varianta systému byla vyhodnocena na datové sadě SQAD v3.0 s úspěšností 0,44 EM a 0,55 F1 skóre, což je v porovnání s existujícími systémy vynikající výsledek. Hlavním přínosem této práce je analýza možností a nasazení laťky pro další vývoj lepších systémů pro češtinu.
|
|
|
Multilingual Open-Domain Question Answering
Slávka, Michal ; Dočekal, Martin (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
This thesis explores automatic Multilingual Open-Domain Question Answering. In this work are proposed approaches to this less explored research area. More precisely, this work examines if: (i) utilization of an English system is sufficient, (ii) multilingual models can benefit from a translated question into other languages (iii) or avoiding translation is a better choice. English system based on the T5 model that uses a machine translation is compared to natively multilingual systems based on the multilingual MT5 model. The English system with machine translation only slightly outperforms its monolingual counterparts in multiple tasks. Compared to multilingual models, the English system was trained on a much larger dataset, but the results were comparable. This shows that the use of natively multilingual systems is a promising approach for future research. I also present a method of retrieving multilingual evidence using the BM25 ranking algorithm and compare it with English retrieval. The use of multilingual evidence seems to be beneficial and improves the performance of the systems.
|
|
|
Znalec encyklopedie
Krč, Martin ; Schmidt, Marek (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Předmětem projektu je systém pro zodpovídání otázek formulovaných v přirozeném jazyce. Práce pojednává nejprve o problémech spjatých se systému tohoto druhu a o některých uplatňovaných přístupech. Důraz je kladen na povrchové metody, které nejsou tolik náročné na dostupnost lingvistických zdrojů. V praktické části je pak popsán návrh systému, který zodpovídá faktografické otázky s využitím české Wikipedie jako zdroje informací. Extrakce odpovědí je založena zčásti na specifických rysech Wikipedie a zčásti na ručně předdefinovaných vzorech. Výsledky ukazují, že pro zodpovídání jednoduchých otázek je systém výrazně přínosnější než běžný vyhledávací stroj.
|
|
|
Komunikační agent pro informace o Brně
Jurkovič, Juraj ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je preskúmať a následne aplikovať techniky a technické riešenia pri vývoji informačných agentov. Práca sa zameriava na riešenia jednotlivých podproblémov pomocou existujúcich systémov, prepojenie týchto systémov, jejich prispôsobenie pre danú doménu a implementáciu jednotlivých modulov. Uživateľské rozhranie je postavené na multiplatformnej četovacej aplikácii Telegram. Extrakciu informácií zo vstupu uživatela vykonáva služba Dialogflow. Pre uspokojenie požiadavky užívateľa je použitých niekoľko externých služieb. Pre vyhľadávanie v štruktúrovaných dátach je použitá technológia Elasticsearch. Pre extrakciu odpovedí z voľného textu je použitý systém R-net. Výsledkom je systém ktorého znalostnú bázu, ako aj množinu dotazov ktoré je schopný uspokojiť, možno jednoducho rozšíriť a ktorý môže byť nasadený na ľubovoľnú četovaciu platformu.
|
host ::
RSS.