Název: Použití neruonových sítí pro určení sémantické podobnosti dvou vět
Překlad názvu: Using Neural Networks to Determine Semantic Similarity of Two Sentences
Autoři: Hrinčár, Peter ; Kadlec, Rudolf (vedoucí práce) ; Helcl, Jindřich (oponent)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2017
Jazyk: slo
Abstrakt: [eng] [cze]
Figuring out the degree of semantic similarity between two sentences is important for many practical applications of natural language processing. The goal is to determine the similarity of sentences on a scale from "sentences are unrelated" to "sentences are equivalent". In this thesis we examined application of di erent neural network architectures to solve this problem. We proposed models based on Recurrent neural networks, which convert text sequence to constant sized vector. We followed up with suitable representation of unknown words. Our experiments showed that simple architectures achieved better results on the used dataset. We see a future extension of this thesis by using bigger training dataset. 1 Ur enie stup a sémantickej ekvivalencie dvoch viet je dôleûité pre mnohé praktické aplikácie spracovania prirodzeného jazyka. Cie om je ur i po- dobnos viet na ökále od "vety nemajú ûiaden vzájomn˝ vz ah" aû po "vety sú v˝znamovo ekvivalentné". V práci sme skúmali pouûitie rôznych architektúr ne- urónov˝ch sietí pri rieöení tejto úlohy. Navrhli sme modely pouûívajúce rekurentné siete, ktoré spracujú sekvenciu textu do vektora fixnej dimenzie. alej sme sa za- oberali vhodnou reprezentáciou neznámych slov. Naöe experimenty ukázali, ûe jednoduché architektúry dosiahli lepöie v˝sledky na pouûitom datasete. Budúce rozöírenie práce vidíme v pouûití vä öieho po tu trénovacích dát. 1
Klíčová slova: Neuronové sítě; Sémantická podobnost vět; Neural networks; Semantic textual similarity

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/85670

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-355652


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce