|
| |
|
|
Sumarizace textu
Majliš, Martin ; Pecina, Pavel (vedoucí práce) ; Schlesinger, Pavel (oponent)
V předložené práci jsou vysvětleny základní principy automatické sumarizace, evaluace a základními pojmy, které se v této oblasti používají. Dále obsahuje popis implementace systém pro automatickou sumarizace a evaluaci textů - CsummaK (Czech Summarization Kit). Součástí tohoto systému jsou základní algoritmy pro tvorbu extrakt a jejich evaluaci, jejichž popis je také součástí této práce. Tento systém byl použit pro tvorbu automatických extraktů z novinových článků. Pro získání referenčních extraktů byl vytvoen další systém, který umožňuje uživatelům on-line vytvářet extrakty novinových článků. V práci je také provedeno měření kvality jednotlivých algoritmů, jejich kombinací s různou hodnotou parametrů společně s diskuzí nad možnostmi praktického nasazení.
|
|
|
Právní úprava rostlinolékařské péče
Schlesinger, Petr ; Damohorský, Milan (vedoucí práce) ; Žákovská, Karolina (oponent)
62 Sedmá kapitola: Závěr Základním cílem předkládané diplomové práce je popis a rozbor platné právní úpravy rostlinolékařské péče v České republice a v komunitárním právu. Rostlinolékařská péče zahrnuje v současnosti tři základní oblasti, které jsou upraveny právem. Jedná se o opatření proti šíření a zavlékání škodlivých organismů, oblast přípravků na ochranu rostlin a oblast mechanizačních prostředků. Cílem současné rostlinolékařské péče je péče o zdraví rostlin. Tento pojem sám o sobě implikuje nejenom opatření proti šíření a zavlékání škodlivých organismů, nýbrž - a fakticky převážně - prevenci. Historický exkurz vývoje právní úpravy rostlinolékařské péče ukázal na příkladech, že se nejstarší právní úprava rostlinolékařské péče v českém i komunitárním právu týkala pouze izolovaných škodlivých organismů a boje proti nim. V československém a později českém právním řádu byla rostlinolékařská péče až do roku 1996 součástí zákonů o rostlinné výrobě. Až etapa samostatných zákonů o rostlinolékařské péči se stala výrazem změny pojetí rostlinolékařské péče jako snahy o uchování zdraví rostlin. Zákon č. 147/1996 Sb. i současný rostlinolékařský zákon č. 326/2004 Sb. nejenže upravují všechny tři hlavní oblasti rostlinolékařské péče, nýbrž nahlížejí na rostlinolékařskou péči jako na obor, jehož význam není jen v...
|
|
|
Grafové algoritmy a závislostní parsing
Wimberský, Antonín ; Pecina, Pavel (vedoucí práce) ; Schlesinger, Pavel (oponent)
V předložené práci studujeme praktické řešení problému závislostního parsingu pomocí grafového algoritmu hledání maximální kostry v orientovaném grafu (multigrafu). Výhodou tohoto přístupu je velmi snadné parsování jak projektivních, tak i neprojektivních větných konstrukcí. Parsovanou větu reprezentujeme orientovaným multigrafem, jehož vrcholy představují slova dané věty a hrany označují (potenciální) vazby mezi jednotlivými dvojicemi slov. Ohodnocení hran se získá z trénovacích dat, vypočítá se například jako pravděpodobnost vazby mezi danou dvojicí slov, případně v kombinaci s dalšími pokročilejšími metodami. Výslednou maximální kostru potom považujeme za závislostní strom dané věty.
|
|
|
Prostředí pro analýzu veteránského rankingu OB
Kovářová, Lenka ; Forst, Libor (vedoucí práce) ; Schlesinger, Pavel (oponent)
Byl proveden důkladný rozbor potenciálních schémat vzorců pro výpočet rankingu veteránských závodníků orientačního běhu a byla navržena jejich možná parametrizace. Úkolem práce bylo vytvořit prostředí pro výpočet veteránského rankingu, které umožňuje počítat ranking závodníků podle variabilního vzorce podporujícího navržené parametrizace. Byly shromážděny výsledky závodů orientačního běhu za poslední 4 roky, aby byl zajištěn dostatek dat pro výpočet rankingu. Pro zobrazování vypočteného rankingu byly vytvořeny internetové stránky. Podle zvolených vzorečků byl spočítán veteránský ranking závodníků orientačního běhu. Pro ověření vhodnosti vzorečků byl zvolen Spearmanův korelační koeficient, který byl dále upraven, aby se lépe hodil k vyhodnocení jednotlivých variant vzorečků a jejich parametrizace.
|
|
|
Question and Answer Classifier for closed domain Interactive Question Answering
Dinh, Le Thanh ; Lopatková, Markéta (vedoucí práce) ; Schlesinger, Pavel (oponent)
Nowadays natural language processing has made big progress thanks to the application of statistical approaches and to the large amount of data available to train the systems. These progresses are pushed by the several evaluation campaigns. Thanks to them systems are compared and progress measured. These evaluations are mostly based on data sets artificially developed by the organizers of such evaluation campaigns. In our work we show that though useful these data sets are biased and there is the need of developing data generated in a more natural setting by real users. We consider as case studies the classification of questions. In particular we look at the classification of questions types needed in Question Answering systems, and the classification of follow up questions into topic continuation and topic shift needed in Interactive Question Answering. We evaluate classifiers first on TREC data and than on a corpus of real user's data. In both cases the performance of the classifiers drops significantly showing the need of working on more users centered systems. The results also show that the classifiers could be better fine tuned taking into account the new challenges real users data launch to NLP systems. We leave this for future research.
|
|
|
Metody extrakce víceslovných výrazů z textu
Przywara, Česlav ; Pecina, Pavel (vedoucí práce) ; Schlesinger, Pavel (oponent)
Cílem této práce je efektivní implementace metod (automatické) extrakce víceslovných spojení z textu, tak aby výsledný program dokázal zpracovat rozsáhlé textové korpusy o velikosti v řádu až miliard slov. Další důležitou funkcí programu je možnost ukládání kontextu pro všechny extrahované N-gramy. Pro účely práce je výsledný program implementován speciálně pro extrakci kolokací ze závislostní strukturou z Pražského závislostního korpusu (PDT), ale návrh programu umožňuje jeho snadné rozšíření.
|
|
|
Extrakce klíčových slov z dokumentů
Klíč, Radoslav ; Pecina, Pavel (vedoucí práce) ; Schlesinger, Pavel (oponent)
T ato pr aca sa zaober a probl emom extrakcie kl' u cov ych slov z dokumentov. Obsahuje stru cn y uvod do problematiky a opis niektor ych pr stupov k rie seniu tohoto probl emu. Jej s u cast'ou je implement acia niektor ych opisovan ych pr stupova ohodnotenie ich uspe snosti na z aklade kolekcie dokumentov. V r amci pr ace boli vytvoren e dva softv erov e n astroje. Jeden sl u zi na extrakciu kl' u cov ych slov. Druh ym je webov e rozhranie k nemu. To poskytuje aj d'al siu funkciu, ktorou je manu alne prirad'ovanie kl' u cov ych slov k textom.
|
|
| |
|
|
Metody extrakce víceslovných výrazů z textu
Przywara, Česlav ; Schlesinger, Pavel (oponent) ; Pecina, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je efektivní implementace metod (automatické) extrakce víceslovných spojení z textu, tak aby výsledný program dokázal zpracovat rozsáhlé textové korpusy o velikosti v řádu až miliard slov. Další důležitou funkcí programu je možnost ukládání kontextu pro všechny extrahované N-gramy. Pro účely práce je výsledný program implementován speciálně pro extrakci kolokací ze závislostní strukturou z Pražského závislostního korpusu (PDT), ale návrh programu umožňuje jeho snadné rozšíření.
|
host ::
RSS.