Název: Sémantická podobnost článků
Překlad názvu: Semantic Similarity of Articles
Autoři: Veselovský, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2014
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá modelováním struktury sémantických vztahů mezi články v anglickém jazyce. Představuje existující metody pro reprezentaci a výpočet podobnosti článků. Základnou metodou je vektorový model, který reprezentuje dokument jako vektor slov. Jednotlivým slovům jsou v rámci modelu určené váhy důležitosti metodou TF-IDF. Dále jsou zde popsány pokročilé metody modelování a to Latentní sémantická analýza (LSA) a Latentní Dirichletova alokace (LDA). Práce se také zabývá články, které jsou sémanticky anotované, přičemž váhy anotačních slov jsou vypočítány na základe metody SGD. Vyhodnocení výsledků probíhá na připraveném testovacím korpusu dokumentů, ke kterému existuje referenční hodnocení podobnosti. This bachelor's thesis deals with modelling of structure of semantic relationships among articles in English language. There are introduced existing methods of articles representation and computation of similarity. The base method is vector space model, which represents document as vector of words. There are given weights of importance to these words using TF-IDF method. Next, there are described advanced methods of modelling, Latent semantic analysis (LSA) and Latent Dirichlet allocation (LDA). This thesis also deals with articles, which are semantically annotated, while weights of annotation words are computed by Stochastic Gradient Descent method. Evaluation of results takes place on the prepared test corpus of documents to which there is reference similarity evaluation.
Klíčová slova: Elasticsearch; Gensim; křížová validace; LDA; LSA; Python; SGD; sémantická podobnost; sémantické anotace; TF-IDF; vektorový model; zpracování přirozeného jazyka; cross validation; Elasticsearch; Gensim; LDA; LSA; natural language processing; Python; semantic annotations; semantic similarity; SGD; TF-IDF; vector space model

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/56420

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-239470


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce