Název: Extrakce informací z dokumentů
Překlad názvu: Document Information Extraction
Autoři: Janík, Roman ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2023
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
S rozvojem digitalizace přichází potřeba analýzy historických dokumentů. Důležitou úlohou pro extrakci informací a dolování dat je rozpoznávání pojmenovaných entit. Cílem této práce je vyvinout systém pro extrakci informací z českých historických dokumentů, jako jsou noviny, kroniky a matriční knihy. Byl navržen systém pro extrakci informací, jehož vstupem jsou naskenované historické dokumenty zpracované OCR algoritmem. Systém je založen na modifikovaném modelu RoBERTa. Extrakce informací z českých historických dokumentů přináší výzvy v podobě nutnosti vhodného korpusu pro historickou Češtinu. Pro trénování systému byly použity korpusy Czech Named Entity Corpus (CNEC) a Czech Historical Named Entity Corpus (CHNEC), spolu s mým vlastním vytvořeným korpusem. Systém dosahuje úspěšnosti 88,85 F1 skóre na CNEC a 87,19 F1 skóre na CHNEC. Toto je zlepšení o 1,36 F1 u CNEC a 5,19 F1 u CHNEC a tedy nejlepší známé výsledky. With development of digitization comes the need for historical document analysis. Named Entity Recognition is an important task for Information extraction and Data mining. The goal of this thesis is to develop a system for extraction of information from Czech historical documents, such as newspapers, chronicles and registry books. An information extraction system was designed, the input of which is scanned historical documents processed by the OCR algorithm. The system is based on a modified RoBERTa model. The extraction of information from Czech historical documents brings challenges in the form of the need for a suitable corpus for historical Czech. The corpora Czech Named Entity Corpus (CNEC) and Czech Historical Named Entity Corpus (CHNEC) were used to train the system, together with my own created corpus. The system achieves 88.85 F1 score on CNEC and 87.19 F1 score on CHNEC, obtaining new state-of-the-art results.
Klíčová slova: Artificial intelligence; BERT; Czech language processing; Deep neural networks; historical documents; Information extraction; Masked language modeling; Named Entity Recognition; Natural Language Processing; NER dataset; RobeCzech; RoBERTa; Transformers; BERT; extrakce informací; historické dokumenty; hluboké neuronové sítě; masked language modeling; NER dataset; RobeCzech; RoBERTa; rozpoznávání pojmenovaných entit; tranformers; umělá inteligence; zpracování přirozeného jazyka; zpracování českého jazyka

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/11012/213801

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-533196


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