|
|
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 .
|
|
|
Shlukování slov podle významu
Bárta, Jakub ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a implementací modulárního systému pro analýzu textového korpusu a následné vyhledávání sémanticky podobných slov. Systém umožňuje stemming korpusu, uživatel si může zvolit z různých způsobů analýzy korpus (matice spoluvýskytu, LSA).
|
|
|
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.
|
|
|
Zjednoznačňování pojmenovaných entit ve slovenštině
Križan, Samuel ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá rozpoznávaním a zjednoznačňovaním pomenovaných entít. V rámci práce bol vytvorený základný systém obsahujúci všetky prerekvizity potrebné pre zjednoznačňovanie pomenovaných entít v slovenčine. Súčasťou systému je vytvorenie znalostnej bázy z exportu slovenskej Wikipédie. Tá bola následne porovnávaná so znalostnou bázou z Wikidát, čím sa zistilo, že hlavným prínosom použitia znalostnej bázy z Wikipédie pre slovenčinu je väčšie pokrytie entitami s odkazom na slovenskú Wikipédiu a lepšie určovanie tried entít. Okrem toho bola vykonaná aj aktualizácia morfologického slovníka výskumnej skupiny KNOT@FIT, ktorá priniesla zlepšenie v rozsahu 33-39 %. Práca predpokladá možné využitie v spojitosti s rozšírením systému o zjednoznačňovací modul a zlepšením pokrytia alternatívnych pomenovaní.
|
|
|
Automatická tvorba tezauru z wikipedie
Novák, Ján ; Schmidt, Marek (oponent) ; Otrusina, Lubomír (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice automatické tvorby tezauru z Wikipedie. Obsahuje popis struktury Wikipedie jako vhodné datové sady pro tvorbu tezauru a popisuje některé metody výpočtu sémantické blízkosti termínů, které budou využity při tvorbě tezauru. Dále obsahuje popis návrhu a implementace systému pro automatickou tvorbu tezauru z Wikipedie. Na závěr je provedeno vyhodnocení výsledků systému.
|
|
|
Systém pro vyhledávání a výběry relevantních článků z Wikipedie podle tématu
Suchý, Ondřej ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a implementovat systém, který umožní výběr tematicky zaměřených článků z Wikipedie za účelem úspory místa při jejím offline uložení. Řešení tohoto problému je dosaženo s využitím metod spadajících do oblasti vyhledávání informací a jejich konkrétní implementací v rámci nástroje Elasticsearch. Systém se na základě zadaných klíčových slov snaží určit, o jakou tematickou oblast se uživatel zajímá a články z této oblasti zařadit do výsledného výběru. K tomu využívá především mechanismy pro určení podobných dokumentů a zahrnutí všech článků z kategorií, které se ve výběru často opakují. Velikosti souborů generovaných výsledným systémem na základě dotazů nad Simple English Wikipedia se obvykle pohybují pod 30 MB.
|
|
|
Automatické navrhování klíčových slov
Šimara, Svatopluk ; Škoda, Petr (oponent) ; Otrusina, Lubomír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým návrhem klíčových slov českým dokumentům. Pro jejich návrh je využito čistě statistických metod. K analýze jsou použity diplomové a jiné závěrečné práce. Statistické metody jsou na vybraných dokumentech podrobně otestovány a vyhodnoceny, a pro konečný návrh klíčových slov jsou vybrány jen ty nejúspěšnější metody. Výsledky návrhu jsou na závěr porovnány s ručně přiřazenými klíčovými slovy.
|
|
|
Komponent pro sémantické obohacení
Doležal, Jan ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Dytrych, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá komponentou pro sémantické obohacení textu (SEC), která ve vstupním textovém dokumentu nebo vertikálním textu vyhledá entity (např. osoby nebo místa) a informace o nich vrátí na výstup. Cíle této komponenty jsou vytvoření jednotného rozhraní pro nástroje rozpoznávající entity v textu, umožnění paralelního zpracování dokumentů, úspora operační paměti při využívání znalostní báze a zrychlení přístupu k jejímu obsahu. K tomu byl specifikován výstup pro nástroje rozpoznávající entity v textu, implementován nástroj pro uložení předzpracované znalostní báze do sdílené paměti a při tvorbě komponenty bylo využito schéma klient-server.
|
|
|
Rozpoznávání pojmenovaných entit
Rylko, Vojtěch ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
V této práci je načrtnuta historie a jsou představena teoretická východiska rozpoznávání pojmenovaných entit, na jejichž základě je implementován systém v jazyce C++ pro detekci a zjednoznačňování pojmenovaných entit. Systém používá lokální metodu zjednoznačňování a pracuje se statistikami vytvořenými z rozsáhlých webových dat Wikilinks. S vyvinutým systémem jsou prováděny experimenty a je srovnáván s alternativními implementacemi. Experimenty prokazují dostatečnou úspěšnost a rychlost systému. Systém se účastní soutěže Entity Recognition and Disambiguation Challenge 2014.
|
|
|
Komentovaná vědecká bibliografie
Oram, Vojtěch ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o problematice vědeckých portálů s důrazem na část obsahující komentovanou bibliografii. Cílem bylo vytvoření nástrojů pro snadné vyhledání vědeckých publikací, jejich uspořádání a komentování. Výsledkem je webová aplikace, implementovaná ve webovém frameworku Django, poskytující požadovanou funkčnost pro tvorbu bibliografií.
|
host ::
RSS.