Název: Unsupervised and Semi-Supervised Multilingual Learning for Resource-Poor Languages
Překlad názvu: Unsupervised and Semi-Supervised Multilingual Learning for Resource-Poor Languages
Autoři: Tran, Manh-Ke ; Zeman, Daniel (vedoucí práce) ; Vidová Hladká, Barbora (oponent)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2012
Jazyk: eng
Abstrakt: [eng] [cze]
This thesis focuses on unsupervised morphological seg- mentation, the fundamental task in NLP which aims to break words into morphemes. I describe and re-implement a model proposed in Lee et al. (2011) and evaluate it on 4 languages. Moreover, I present a generative model that could use word representation as extra fea- tures. The word representations are leant in unsupervised manner using neural language model. The experiment shows that using extra features improves the performance of the unsupervised model. Pra ce se zaměřuje na neř zenou morfologickou segmentaci, jednu ze za kladn ch u loh poč tačov eho zpracov an přirozen eho jazyka. V t eto u loze je c lem rozložit slova na morf emy. Popisuji a reim- plementuji model navrženy v Lee et al. (2011) a vyhodnocuji ho na 4 jazyc ch. Nav c navrhuji generativn model, ktery dok aže využ t reprezentaci slov jako př davn e rysy. Slovn reprezentace jsou rovněž z sk ava ny neř zeny m zp usobem pomoc strojov eho učen a neuronov eho jazykov eho modelu. Pokusy ukazuj , že s využit m těchto př davny ch rys u celkova u spěšnost neř zen eho modelu vzr usta .
Klíčová slova: morfologie; přirozený jazyk; strojové učení; syntaxe; machine learning; morphology; natural language; syntax

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/40830

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-458282


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