|
|
Lingvistická komprese textu
Kazík, Ondřej ; Lánský, Jan (vedoucí práce) ; Dědek, Jan (oponent)
Při kompresi textu můžeme s úspěchem využít znalosti o přirozeném jazyce. V předkládané práci poukazujeme na možnost kódovat samostatně posloupnost slovních druhů nacházejících se ve větě(větný typ) a text samotný. Za tímto účelem je navrhnuta metoda značkování založená na neuronových sítích (NNTagger). Dále se práce soustřeďuje na specifi kaci takového modelu komprese českých textů. Navrhujeme zde metody vytvoření jejich inicializačních slovníků a testujeme vliv na výslednou kompresi.
|
|
|
Agent optimization by means of genetic programming
Šmíd, Jakub ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Kazík, Ondřej (oponent)
Tato práce se zabývá problémem výběru nejvhodnějšího agenta pro novou, agenty doposud neviděnou úlohu z oblasti dobývání znalostí. Je navržena metrika na prostoru úloh z oblasti dobývání znalostí a na základě této metriky je vybráno několik nejbližších úloh. Tento výběr je předložen jako vstup programu, který byl vyvinut pomocí genetického programování a který odhaduje výsledky agentů na nové úloze jak z pohledu chybovosti, tak z pohledu časové náročnosti. Je implementován JADE agent poskytující rozhraní umožňující získat výsledky odhadu ostatním agentům v reálném čase.
|
|
|
Adaptive Matchmaking Algorithms for Computational Multi-Agent Systems
Kazík, Ondřej ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Paprzycki, Marcin (oponent) ; Diamantini, Claudia (oponent)
Multi-agentní systémy (MAS) se ukázaly být vhodným rámcem pro imple- mentaci rozsáhlých softwarových systém·. Za pomoci organizačního modelu založeného na pojmu role provádíme v této práci analýzu a návrh MAS za- měřeného na úlohu dobývání znalostí. Tento organizační model byl společně s modelem metod dobývání znalostí formalizován za pomoci deskripční logiky. Matchmakingem, který je hlavním tématem výzkumu, rozumíme doporučování výpočetních agent·, tedy agent· zapouzdřujících některou výpočetní metodu, podle jejich schopností a předchozích výsledk·. Matchmaking se zde tedy skládá ze dvou složek: dotazování nad ontologickým modelem a meta-učení. Byly rozpracovány tři scénáře meta-učení: optimalizace v prostoru parametr·, vícekriteriální optimalizace proces· dobývání znalostí a doporučování metod. Provedli jsme v těchto scénářích sérii experiment·. 1
|
|
|
Adaptive Matchmaking Algorithms for Computational Multi-Agent Systems
Kazík, Ondřej ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Paprzycki, Marcin (oponent) ; Diamantini, Claudia (oponent)
Multi-agentní systémy (MAS) se ukázaly být vhodným rámcem pro imple- mentaci rozsáhlých softwarových systém·. Za pomoci organizačního modelu založeného na pojmu role provádíme v této práci analýzu a návrh MAS za- měřeného na úlohu dobývání znalostí. Tento organizační model byl společně s modelem metod dobývání znalostí formalizován za pomoci deskripční logiky. Matchmakingem, který je hlavním tématem výzkumu, rozumíme doporučování výpočetních agent·, tedy agent· zapouzdřujících některou výpočetní metodu, podle jejich schopností a předchozích výsledk·. Matchmaking se zde tedy skládá ze dvou složek: dotazování nad ontologickým modelem a meta-učení. Byly rozpracovány tři scénáře meta-učení: optimalizace v prostoru parametr·, vícekriteriální optimalizace proces· dobývání znalostí a doporučování metod. Provedli jsme v těchto scénářích sérii experiment·. 1
|
|
|
Agent optimization by means of genetic programming
Šmíd, Jakub ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Kazík, Ondřej (oponent)
Tato práce se zabývá problémem výběru nejvhodnějšího agenta pro novou, agenty doposud neviděnou úlohu z oblasti dobývání znalostí. Je navržena metrika na prostoru úloh z oblasti dobývání znalostí a na základě této metriky je vybráno několik nejbližších úloh. Tento výběr je předložen jako vstup programu, který byl vyvinut pomocí genetického programování a který odhaduje výsledky agentů na nové úloze jak z pohledu chybovosti, tak z pohledu časové náročnosti. Je implementován JADE agent poskytující rozhraní umožňující získat výsledky odhadu ostatním agentům v reálném čase.
|
|
|
Algoritmy dělení slov na slabiky
Kazík, Ondřej ; Žemlička, Michal (oponent) ; Lánský, Jan (vedoucí práce)
Na kratších a středně dlouhých textech v morfologicky bohatých jazycích se projevila vhodnost komprese na základě slabik. S ohledem na správné dělení je však potřebná relativní variabilita návrhu definic jazyka a algoritmů dělení na slabiky. V této práci představujeme systém SCORP zahrnující jazyk, jeho překladač do podoby pseudokódu a interpret parseru v rámci kompresních algorimů. S jeho pomocí jsme vytvořili český algoritmus dělení na slabiky obsahující znalost jazyka. Jeho výsledky a kompresní poměry slabikových kompresních algoritmů jsou porovnány s odpovídajícími výsledky univerzálních metod dělení.
|
|
|
Lingvistická komprese textu
Kazík, Ondřej ; Dědek, Jan (oponent) ; Lánský, Jan (vedoucí práce)
Při kompresi textu můžeme s úspěchem využít znalosti o přirozeném jazyce. V předkládané práci poukazujeme na možnost kódovat samostatně posloupnost slovních druhů nacházejících se ve větě(větný typ) a text samotný. Za tímto účelem je navrhnuta metoda značkování založená na neuronových sítích (NNTagger). Dále se práce soustřeďuje na specifi kaci takového modelu komprese českých textů. Navrhujeme zde metody vytvoření jejich inicializačních slovníků a testujeme vliv na výslednou kompresi.
|
host ::
RSS.