|
| |
|
|
Vyhledávání informací pro vědecké portály
Ďulík, Jan ; Smrž, Pavel (oponent) ; Schmidt, Marek (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vyhledáváním informací pro vědecké webové portály se zaměřením na vyhledávání vědeckých publikací. Jsou definovány pojmy související s vyhledáváním informací, klasifikací a reprezentací znalostí. Jsou také představeny existující nástroje pro vyhledávání, z nichž se vychází při vývoji vyhledávače. Dále se práce zabývá návrhem, popisem implementace vyhledávacího rozhraní a shromážděním ukázkových dat. V závěru je provedeno vyhodnocení použitelnosti vytvořené webové aplikace.
|
|
|
Automatické vyhodnocování e-learningových testů
Hort, Jan ; Fapšo, Michal (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá výzkumem automatického vyhodnocování e-learningových testů. Tato technika je užitečná pro oblasti počítačem řízené vyučování, e-elearningu a inteligentních výukových systémů. Rozšiřuje možnosti testování znalostí studentů v online prostředí. Práce se také zabývá normami pro oblast vzdělávání a inteligentními vývojovými systémy. Také stručně seznamuje s některými projekty z oblasti výukových inteligentních systémů.
|
|
|
Extrakce informací z biomedicínských textů
Knoth, Petr ; Burget, Radek (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
V poslední době bylo vynaloženo velké úsilí k tomu, aby byly biomedicínské znalosti, typicky uložené v podobě vědeckých článků, snadněji přístupné a bylo možné je efektivně sdílet. Ve skutečnosti ale nestrukturovaná podstata těchto textů způsobuje velké obtíže při použití technik pro získávání a vyvozování znalostí. Anotování entit nesoucích jistou sémantickou informaci v textu je prvním krokem k vytvoření znalosti analyzovatelné počítačem. V této práci nejdříve studujeme metody pro automatickou extrakci informací z textů přirozeného jazyka. Dále zhodnotíme hlavní výhody a nevýhody současných systémů pro extrakci informací a na základě těchto znalostí se rozhodneme přijmout přístup strojového učení pro automatické získávání exktrakčních vzorů při našich experimentech. Bohužel, techniky strojového učení často vyžadují obrovské množství trénovacích dat, která může být velmi pracné získat. Abychom dokázali čelit tomuto nepříjemnému problému, prozkoumáme koncept tzv. bootstrapping techniky. Nakonec ukážeme, že během našich experimentů metody strojového učení pracovaly dostatečně dobře a dokonce podstatně lépe než základní metody. Navíc v úloze využívající techniky bootstrapping se podařilo významně snížit množství dat potřebných pro trénování extrakčního systému.
|
|
|
Inteligentní systém pro účast v soutěži SSCAI
Horázný, Václav ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
V této práci se zabývám vytvořením umělé inteligence tak, aby splňovala podmínky pro uvedení do soutěže SSCAI Tournament. Obsahuje charakteristiku a herní mechaniky hry Starcraft: Brood War, popis pravidel zmíněné soutěže a běžně hrané druhy strategií se zaměřením na civilizaci Zerg a to konkrétně strategie Pool Rush. V soutěži jsem se umístil na sdíleném 10. a 11. místě ze 42zúčastněných. Umělou inteligenci jsem vytvořil pro hru Starcraft: Brood War (1.16.1). Práce obsahuje implementaci dvou agentů ScoutManager a DefenseManager. K těmto agentům jsou připojení již vytvoření agenti z projektu BWSAL. K vytvoření jsem využil vývojového prostředí Microsoft Visual Studio 2008 (9.0). Pro spuštění umělé inteligence je nutné využít programu Chaoslauncher a využít knihoven BWAPI a BWTA. Práce obsahuje porovnání mnou vytvořeného programu s ostatními zúčastněnými, jak z pohledu způsobu implementace, tak i podle konkrétně volených strategií.
|
|
|
Shlukování slov podle významu
Haljuk, Petr ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá sémantickou podobností slov. Popisuje návrh a implementaci systému, který vyhledává nejpodobnější slova a určuje sémantickou podobnost vět. Systém využívá model Word2Vec z knihovny GenSim . Vztahy mezi slovy se model učí analýzou korpusu CommonCrawl .
|
|
| |
|
|
Vyhledávání duplicitních textů
Pekař, Tomáš ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a implementovat systém pro vyhledávání duplicitních textů. Výsledná aplikace by měla umět dokumenty indexovat a také je v indexu vyhledávat. V naší práci se zabýváme předzpracováním dokumentů, jejich fragmentací a indexací. Dále rozebíráme metody vyhledávání duplicit, s čímž je spojena také strategie selekce podřetězců. Práce obsahuje i popis základních datových struktur, které lze použít pro indexaci n-gramů.
|
|
|
Inteligentní dotazování Wikipedie pro mobilní zařízení na platformě Android
Kováč, Andrej ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
p { margin-bottom: 0.1in; direction: ltr; line-height: 120%; text-align: left; widows: 2; orphans: 2; }p.western { font-family: "Times New Roman",serif; }p.cjk { font-family: "Times New Roman"; }p.ctl { font-family: "Times New Roman"; font-size: 12pt; }a:link { color: rgb(0, 0, 255); } Tato bakalářská práce se zabývá vývojem systému pro inteligentní dotazování Wikipedie pro mobilní zařízení s operačním systémem Android. Tato technická zpráva dále popisuje teoretické znalosti úzce související s tématem a dále je popsána implementace serverového systému a klientské aplikace. Část zprávy obsahuje testování výsledného systému a v závěru je nastíněn potencionální budoucí vývoj.
|
|
|
Sémantická podobnost textů
Bradáč, Václav ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou určování sémantické podobnosti textů se zaměřením na škálovatelnost. Součástí zpracování je teoretický přehled nástrojů pro implementaci systému na testovaných datech. Testovaný korpus obsahuje odborné články v anglickém jazyce. Cílem práce je tyto články analyzovat, modifikovat pro snadnější analýzu jejich sémantické obdoby. Jedním z nejdůležitějších využitých nástrojů je reprezentace dat ve vektorovém prostoru.
|
host ::
RSS.