Název: Strojové učení pro odpovídání na otázky v přirozeném jazyce
Překlad názvu: Machine Learning for Natural Language Question Answering
Autoři: Sasín, Jonáš ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2021
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Práce se zabývá odpovídáním na otázky v přirozeném jazyce nad českou Wikipedií. Systémy pro odpovídání na otázky získávají rostoucí popularitu, většina jich ale vzniká pro angličtinu. Cílem této práce je prozkoumat dostupné možnosti a datové sady a vytvořit takový systém pro češtinu. V práci jsem se zaměřil na dva přístupy. Jeden z nich využívá pro extrakci odpovědi anglický model ALBERT a strojový překlad pasáží. Druhý využívá vícejazyčný model BERT. V práci je provedeno porovnání několika variant systému. Diskutovány jsou také možnosti získávání relevantních pasáží. Pro všechny varianty testovaných systémů je provedeno vyhodnocení pomocí standardních metrik. Nejlepší varianta systému byla vyhodnocena na datové sadě SQAD v3.0 s úspěšností 0,44 EM a 0,55 F1 skóre, což je v porovnání s existujícími systémy vynikající výsledek. Hlavním přínosem této práce je analýza možností a nasazení laťky pro další vývoj lepších systémů pro češtinu.  This thesis deals with natural language question answering using Czech Wikipedia. Question answering systems are experiencing growing popularity, but most of them are developed for English. The main purpose of this work is to explore possibilities and datasets available and create such system for Czech. In the thesis I focused on two approaches. One of them uses English model ALBERT and machine translation of passages. The other one utilizes the multilingual BERT. Several variants of the system are compared in this work. Possibilities of relevant passage retrieval are also discussed. Standard evaluation is provided for every variant of the tested system. The best system version has been evaluated on the SQAD v3.0 dataset, reaching 0.44 EM and 0.55 F1 score, which is an excellent result compared to other existing systems. The main contribution of this work is the analysis of existing possibilities and setting a benchmark for further development of better systems for Czech.
Klíčová slova: ALBERT; BERT; BM25; dolování znalostí; NLP; odpovídání na otázky; otevřená doména; SQAD; strojové učení; Wikipedie; zpracování přirozeného jazyka; čeština; ALBERT; BERT; BM25 ; Czech; knowledge mining; machine learning; natural language processing; NLP; open-domain; question answering; SQAD; Wikipedia

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/11012/198939

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-569857


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