Název:
Strojové učení pro odpovídání na otázky v češtině
Překlad názvu:
Machine Learning for Question Answering in Czech
Autoři:
Pastorek, Peter ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2020
Jazyk:
slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [slo][eng]
Táto diplomová práca sa zaoberá učením neurónových sietí na odpovedanie otázok v češtine. Neurónové siete sú vytvorené v jazyku Python použitím knižnice PyTorch. Vytvorené sú na základe štruktúry LSTM. Učené sú na českej dátovej sade SQAD. Pretože dátová sada je menšia ako anglické dátové sady, rozširujem neurónové siete o algoritmické postupy. Pre jednoduchšiu aplikáciu algoritmov a lepšiu presnosť rozdeľujem odpovedanie na otázku do menších častí.
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.
Klíčová slova:
machine learning; natural language processing; neural network; question answering
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/11012/192488