|
|
Analýza dějových linií na základě shrnutí obsahu knih a uživatelských recenzí
Rúček, Peter ; Dočekal, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť systém pre analýzu a klasifikáciu kľúčových dejových línií zo zhrnutých dejových zápletiek a užívateľských recenzií v anglickom jazyku. Zvolený problém je riešený pomocou techniky strojového učenia založenej na transformeroch. Vo vytvorenom riešení je implementované aj sťahovanie dát a bol vytvorený dataset užívateľských recenzií a informácií o knihách prevyšujúci 23 miliónov recenzií a takmer 900 tisíc informácií o knihách. Systém dokáže predikovať aké typy dejových zápletiek sa v dátach nachádzajú.
|
|
|
Strojové učení pro odpovídání na otázky v přirozeném jazyce
Sasín, Jonáš ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá odpovídáním na otázky v přirozeném jazyce nad českou Wikipedií. Systémy pro odpovídání na otázky získávají rostoucí popularitu, většina jich ale vzniká pro angličtinu. Cílem této práce je prozkoumat dostupné možnosti a datové sady a vytvořit takový systém pro češtinu. V práci jsem se zaměřil na dva přístupy. Jeden z nich využívá pro extrakci odpovědi anglický model ALBERT a strojový překlad pasáží. Druhý využívá vícejazyčný model BERT. V práci je provedeno porovnání několika variant systému. Diskutovány jsou také možnosti získávání relevantních pasáží. Pro všechny varianty testovaných systémů je provedeno vyhodnocení pomocí standardních metrik. Nejlepší varianta systému byla vyhodnocena na datové sadě SQAD v3.0 s úspěšností 0,44 EM a 0,55 F1 skóre, což je v porovnání s existujícími systémy vynikající výsledek. Hlavním přínosem této práce je analýza možností a nasazení laťky pro další vývoj lepších systémů pro češtinu.
|
|
|
Predicting stock price movements from financial news using deep neural networks
Kramoliš, Richard ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Finančné média sú dôležitým zdrojom informácií a mnohé články o firmách a akciách vychádzajú každý deň. Táto práca posudzuje informačnú hodnotu článkov a využíva tieto články na úlohu predikcie pohybu cien akcií. Pre tento účel sú použité modely s architektúrou transformérov, špeciálne model Bidirec- tional Encoder Representations from Transformers. Tieto modely sú schopné spracovať textové dáta a vytvoriť kontextuálnu reprezentáciu textovej sekven- cie. Po pridaní klasifikačnej vrstvy sú modely aplikované na predikciu pohybu cien akcií. Práca hodnotí viaceré modely vrátane rôznych techník a parametrov, aby našla najvýkonnejší model. Zameriava sa na dva dátové filtre, u ktorých sa očakáva, že znížia šum v dátach. Navyše, zavádza novú metódu rozozna- nia firmy záujmu. Výsledkom hyperparametrovej optimalizácie je konštrukcia výsledného modelu. Klasifikace JEL C45, C51, C52, C53, G11, G14, G17 Klíčová slova BERT, Transformer, Finančné Články, Ob- chodovanie Akcií Název práce Predikcia pohybu cien akcií z finančných správ s využitím hlbokých neurónových si- etí
|
|
|
Document Information Extraction
Janík, Roman ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
With development of digitization comes the need for historical document analysis. Named Entity Recognition is an important task for Information extraction and Data mining. The goal of this thesis is to develop a system for extraction of information from Czech historical documents, such as newspapers, chronicles and registry books. An information extraction system was designed, the input of which is scanned historical documents processed by the OCR algorithm. The system is based on a modified RoBERTa model. The extraction of information from Czech historical documents brings challenges in the form of the need for a suitable corpus for historical Czech. The corpora Czech Named Entity Corpus (CNEC) and Czech Historical Named Entity Corpus (CHNEC) were used to train the system, together with my own created corpus. The system achieves 88.85 F1 score on CNEC and 87.19 F1 score on CHNEC, obtaining new state-of-the-art results.
|
|
|
Call Sign Detection and Recognition in VHF Communication
Dedič, Juraj ; Kocour, Martin (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
This work explores the processing of data from air traffic communication in order to detect and recognize the~call signs it contains. Particularly it involves recognizing these call signs in human made and automated text transcripts of the communication between pilots and air traffic controllers. The thesis compares various ways of solving this and describes their problems. It implements a system for the identification of these call signs using a suitable technology based on large language models. One of the outputs of this work is a service that is able to distinguish the call signs, which enables indexation and sorting of this data in an efficient way.
|
|
|
Analýza dějových linií na základě shrnutí obsahu knih a uživatelských recenzí
Rúček, Peter ; Dočekal, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť systém pre analýzu a klasifikáciu kľúčových dejových línií zo zhrnutých dejových zápletiek a užívateľských recenzií v anglickom jazyku. Zvolený problém je riešený pomocou techniky strojového učenia založenej na transformeroch. Vo vytvorenom riešení je implementované aj sťahovanie dát a bol vytvorený dataset užívateľských recenzií a informácií o knihách prevyšujúci 23 miliónov recenzií a takmer 900 tisíc informácií o knihách. Systém dokáže predikovať aké typy dejových zápletiek sa v dátach nachádzajú.
|
|
|
Integrace pokročilých metod umělé inteligence s bezpečnostními systémy provádějícími management logových záznamů
Sedláček, Jiří ; Mikulec, Marek (oponent) ; Safonov, Yehor (vedoucí práce)
Kybernetická bezpečnost je velice důležitým aspektem našeho každodenního života. Se stále více se rozpínajícím kybernetickým prostorem a jeho rostoucím vlivem na náš reálný svět je o to důležitější právě otázka kybernetické bezpečnosti. V rámci teoretické části diplomové práce jsou popsány základní aspekty bezpečnostního monitoringu. Také je stručně popsán proces sbírání logů událostí a jejich správa. Důležitým prostředkem bezpečnostního monitoringu je management bezpečnostních informací a událostí. Jsou zde probrány jeho výhody, nevýhody a možná vylepšení pomocí umělé inteligence. V teoretické části je rovněž zmíněna funkce orchestrace zabezpečení, automatizace a odezvy. Také jsou zde popsány techniky strojového učení, jako jsou neuronové sítě a hluboké učení. Tato část je rovněž zaměřena na kybernetická operační centra z hlediska zvýšení efektivity lidské „manuální” práce. Byla také provedena rešerše možných technik strojového učení pro tento případ použití, jelikož nedostatek lidských zdrojů je v rámci kybernetických operačních center kritickým problémem. Praktická část diplomové práce zahrnuje vytyčení cíle (klasifikace sekvencí textu), díky kterému by se dala značně ulehčit práce ve smyslu ručního rozdělování logů událostí na kategorie podle jejich zdroje. Pro tento stanovený úkol byla z různých zdrojů logů shromážděna data souvisejí s bezpečnostním monitoringem. V praktické části jsou také podrobně popsány metody pro zpracování těchto dat. Následně byl vybrán vhodný model neuronové sítě a proveden jeho technický popis. Na závěr je popsáno finální zpracování dat a proces trénování, validace a testování modelu. Pro tento proces byly zpracovány tři scénáře, které jsou následně podrobně popsány ve výsledcích měření.
|
|
|
Strojové učení pro odpovídání na otázky v přirozeném jazyce
Sasín, Jonáš ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá odpovídáním na otázky v přirozeném jazyce nad českou Wikipedií. Systémy pro odpovídání na otázky získávají rostoucí popularitu, většina jich ale vzniká pro angličtinu. Cílem této práce je prozkoumat dostupné možnosti a datové sady a vytvořit takový systém pro češtinu. V práci jsem se zaměřil na dva přístupy. Jeden z nich využívá pro extrakci odpovědi anglický model ALBERT a strojový překlad pasáží. Druhý využívá vícejazyčný model BERT. V práci je provedeno porovnání několika variant systému. Diskutovány jsou také možnosti získávání relevantních pasáží. Pro všechny varianty testovaných systémů je provedeno vyhodnocení pomocí standardních metrik. Nejlepší varianta systému byla vyhodnocena na datové sadě SQAD v3.0 s úspěšností 0,44 EM a 0,55 F1 skóre, což je v porovnání s existujícími systémy vynikající výsledek. Hlavním přínosem této práce je analýza možností a nasazení laťky pro další vývoj lepších systémů pro češtinu.
|
|
|
Automatické hodnocení humoru
Katrňák, Josef ; Ondřej, Karel (oponent) ; Dočekal, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření systému pro automatické hodnocení humoru. Systém umožňuje predikovat vtipnost a kategorii pro vstup zadaný v angličtině. Hlavní podstatou je vytvoření klasifikátoru a trénování modelu na vytvořených datových sadách pro získání co nejlepších výsledků. Architektura klasifikátoru je založena na neuronových sítích. Systém zároveň obsahuje webové uživatelské rozhraní pro komunikaci s uživatelem. Výsledek je webová aplikace propojená s klasifikátorem umožňující hodnocení uživatelského vstupu a poskytování zpětné vazby od uživatelů.
|
|
|
Visual Question Answering
Kocurek, Pavel ; Ondřej, Karel (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
Visual Question Answering (VQA) is a system where an image and a question are used as input and the output is an answer. Despite many research advances, unlike image captioning, VQA is rarely used in practice. This work aims to narrow the gap between research and practice. To examine the possibility of using VQA by blind and visually impaired people, this thesis proposes a demonstrative VQA application and then, a smartphone application. The study with 20 participants from the community was conducted. Firstly, the participants received an application for two weeks. Then, each of them was asked to fill out the questionnaire. 80 % of respondents rated the accuracy of VQA application as sufficient or better and most of them would appreciate it if their image captioning application also supported VQA. Following this discovery, this work tries to establish the link between image captioning and VQA. In particular, the work studies the informativeness provided by both systems in different scenarios. It collects a novel dataset of 111 images with manually annotated captions and diverse scenes. An experiment comparing obtained knowledge showed a success rate of 69.9 % and 46.2 % for VQA and image captioning, respectively. In another experiment 70.9 % of the time, participants were able to select the correct caption based on VQA. The results suggest that VQA outperforms image captioning regarding image details, therefore should be used in practice more often.
|
host ::
RSS.