|
|
Systém pro rozpoznávání dezinformací v prostředí webu
Večerka, Lukáš ; Žádník, Martin (oponent) ; Strnadel, Josef (vedoucí práce)
Tato práce se zabyvá návrhem, realizací a ověřením systému pro automatické rozpoznávání dezinformací v prostředí webu. Představuje problematiku šíření dezinformací v online prostředí a jeho dopad na společnost. Zaměřuje se na trénování několika Českych transformers jazykovych modelů pro rozpoznání dezinformací a dále na automatickou extrakci obsahu článků z českych internetovych novin a jejich analyzu využitím klasifikace textu a zpracování přirozeného jazyka pomocí metod hlubokého učení. Vysledky těchto analyz jsou pak prezentovány na webovém uživatelském rozhraní s cílem poskytnout platformu pro ověření článků, autorů a zdrojů. Rozhraní by mohlo byt použito k anotaci dat experty pro průběžné vylepšování jazykovych modelů.
|
|
|
Automatic Additions and Corrections of Wikidata and Wikipedia Based on Information Extraction
Hložek, Matej ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
This bachelor's thesis is focused on creation of system for automatic extraction of data from articles in English language from internet encyclopedia site Wikipedia. Depending on class given by text classifier, different types of information are extracted from natural language text and from so called infoboxes of individual articles from Wikipedia. Final product of this system is a knowledge base containing all extracted data and classified type. A notable part of this system is an article extractor that extracts infoboxes and first paragraphs of articles from so called wikidump file.
|
|
|
Filtrování spamových zpráv pomocí metod umělé inteligence
Safonov, Yehor ; Uher, Václav (oponent) ; Kolařík, Martin (vedoucí práce)
V moderním počítačovém světě e-mailová komunikace patří do nejpoužívanějších prostředků pro výměnu zpráv mezi uživateli. Jedná se o volně dostupný, efektivní a jednoduchý způsob sloužící ke sdělení informací. Tyto tři základní pilíře přispívají k její světové rozšířenosti a strmému nárůstu přenášených elektronických zpráv. Na druhou stranu, rostoucí popularita této technologie v sobě skrývá velká bezpečnostní rizika a tvoří z ní ideální nástroj pro šíření nevyžádaného obsahu a realizaci útoků cílených jak na koncové uživatele, tak i na celé počítačové infrastruktury. Ačkoliv v dnešní době používané klasické nástroje na filtrování spamu dosahují vysokých přesností, často neumožňují pokrytí dynamičnosti vývoje spamových technik a trpí problémy s přeučením, uváznutím v nevhodných lokálních minimech, neschopností efektivně zpracovávat vysoce dimenzionální data a z dlouhodobého hlediska disponují problémy s udržitelností. Hlavním cílem této diplomové práce je vytvoření a naučení modelů hlubokých neuronových sítí použitím nejmodernějších technik a přístupů existujících ve světě zpracování přirozeného jazyka a strojového učení. V rámci teoretické části se práce zaměřuje na problematiku e-mailové komunikace se zaměřením na filtrování nevyžádané pošty. Následně se věnuje doméně strojového učení a umělých neuronových sítí, zejména principům jejich fungování, základním vlastnostem a možnostem jejich aplikování na okruh problémů spojených s provedením textové analýzy. Mezi silné stránky práce patří provedení podrobného srovnání současných metod strojového učení, jejich specifik a přesnosti při aplikování na klasifikaci spamu. V praktické části práce byl důraz položen na zpracování datové sady surových e-mailů a srovnání modelů ULMFiT, BERT a XLNet. Zpracování dat bylo rozděleno do pěti etap, a to s cílem zachování co nejvyšší informační hodnoty zpráv a vytvoření kvalitní datové sady, která byla použita pro trénování, testování a validaci zvolených druhů neuronových sítí. Dále diplomová práce zahrnuje popis procesu učení sítí včetně etapy finálního přizpůsobení dat k modelování. Na konci práce byly implementované modely srovnány a byla nastíněna případná rozšíření do budoucna.
|
|
|
Klasifikace zveřejněného obsahu
Matušov, Izidor ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o klasifikaci zveřejněného obsahu jako o způsobu jeho organizace. Klasifikace využívá algoritmy pro zpracování přirozeného jazyka, speciálně pro angličtinu. Hlavním přínosem práce je aplikace algoritmu pro odstraňování nejednoznačnosti významů slov z textu. Pro zpříjemnění práce s výslednou aplikací je snaha o eliminaci fáze učení a možnost organizace obsahu na základě stylu, kterým je napsán. Aplikace je implementována jako rozšiřitelný server-klient model. V rámci práce byli vytvořeni dva klienti: webová čtečka zpráv a export článků prostředníctvím RSS formátu. V závěru práce se pojednává o možném pokračování v budoucnu.
|
|
| |
|
| |
|
|
Inteligentní emailová schránka
Pohlídal, Antonín ; Drozd, Michal (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím klasifikace textu při třídění příchozí pošty. Nejdříve je popsána problematika získávání znalostí z databází a je detailně rozebrána klasifikace textu s popisem vybraných metod. Dále je uveden princip emailové komunikace a jsou popsány protokoly SMTP, POP3 a IMAP. Následuje návrh implementace systému, který klasifikuje příchozí poštu a rozbor použitých technologií, tedy Apache James Server, PostgreSQL a RapidMiner. Na závěr je uvedena implementace všech jednotlivých částí výsledného systému a jsou provedeny experimenty s testovací sadou emailů Enron Dataset.
|
|
|
Extrakce sémantických vztahů z textu
Pospíšil, Milan ; Schmidt, Marek (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Dnes existuje spousta polostrukturovaných dokumentů, které by bylo vhodné převést do strukturované podoby. Cílem práce je navrhnout systém, který umožňí tuto práci co nejvíce zautomatizovat. To může být obtížný problém, protože většina těchto dokumentů není generovaná automaticky počítačem a systém proto musí tolerovat nepřesnosti. Protože je třeba i určité sémantické pochopení problému, bude systém testován na doméně sady dokumentů zápisů ze schůzek.
|
|
|
Sledovač aktuálního dění
Odstrčilík, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo vytvoření aplikace pro sledování aktuálního dění v okolí jejího uživatele. Tato aplikace by měla umožňovat jejím uživatelům události nejen sledovat, ale také přidávat své vlastní či komentovat již existující. Diplomová práce se mimo tvorbu dané aplikace zaobírá analýzou předloženého problému. Analýza zahrnuje průzkum existujících řešení, dostupných technologií a aplikačních rámců využitelných k implementaci. Součástí práce je i popis teorie klasifikace dat, která je v rámci vyvíjené aplikace použita k analýze událostí a komentářů. V textu práce je dále zahrnut návrh řešení, jenž se zaměřuje na návrh uživatelského rozhraní, architektury aplikace, databáze, komunikačního protokolu a klasifikátorů. Jádrem práce je pak popis implementace aplikace. V závěru práce je pak shrnut její průběh a jsou navrhována vhodná rozšíření do budoucna.
|
|
|
Adaptivní RSS čtečka
Luža, Jindřich ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá možností obohacením běžné RSS čtečky o~rozšíření umožnující uživateli jednodušeji filtrovat RSS záznamy na základě jejich zařazení do skupin podle obsahu jejich textu. Jsou zde probrány problémy které vznikají při obecné klasifikaci a při klasifikaci textů. Dále je zde poukázáno na nutné teoretické aspekty formátu RSS, které je potřeba zvažovat při implementaci modulu RSS čtečky a možná podoba návrhnu modulu. Jako poslední je zde uvedeno testování vhodnosti použité klasifikátoru.
|
host ::
RSS.