Original title: Strojové učení pro odpovídání na otázky v češtině
Translated title: Machine Learning for Question Answering in Czech
Authors: Pastorek, Peter ; Fajčík, Martin (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2020
Language: slo
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [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.
Keywords: machine learning; natural language processing; neural network; question answering

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/192488

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-595776


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses