|
Počítač jako inteligentní spoluhráč ve slovně-asociační hře Krycí jména
Jareš, Petr ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce řeší určování sémantické podobnosti slov. K tomu je využita kombinace prediktivního modelu fastText a metody založené na počtu Pointwise Mutual Information. Je zde popsán systém, který s využitím sémantických modelů je schopen zastoupit hráče ve slovně-asociační hře Krycí jména. Systém má implementovanou herní strategii využívající informace z průběhu hry k prospěchu týmu, za který hraje. Systém je schopen plnit funkci hráče hádajícího asociovaná slova k nápovědě, tak i hráče vytvářejícího vlastní nápovědy.
|
| |
|
Shlukování slov podle významu
Hošták, Viliam Samuel ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá sémantickou podobnosťou slov. Popisuje a porovnáva existujúce modely, ktoré sa aktuálne pre tento účel používajú. Rozoberá návrh a implementáciu vytvoreného systému na predspracovanie textového korpusu, vytváranie sémantických modelov a vyhľadávanie sémanticky príbuzných slov. Vytvorený systém umožňuje prácu s distribučnými sémantickými modelmi Word2vec, FastText a GloVe.
|
|
Word2vec modely s přidanou kontextovou informací
Šůstek, Martin ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porozuměním word2vec modelů. Přestože tyto modely vznikly nedávno (2013), staly se velmi populárními. Učením těchto modelů lze obdržet vektorovou reprezentaci slov v~N-dimenzionálním prostoru reálných čísel. Pomocí operací nad těmito vektory je možné určit sémantické vazby mezi slovy. Dále se práce snaží o rozšíření představených modelů za účelem jiné reprezentace slov. K tomuto účelu je navrženo využití obrazové informace. Taktéž je diskutována možnost použití konvolučních neuronových sítí ve spojitosti s poskytnutím odlišné kontextové informace.
|
|
Shared Personal Knowledge Database
Folk, Michal ; Nečaský, Martin (vedoucí práce) ; Knap, Tomáš (oponent)
Cílem práce je navrhnout řešení problému neefektivity opětovného vyhledávání již jednou nalezené informace. Navrhované řešení je založeno na použití osobní databáze znalostí postavené na stávajících technologiích, přizpůsobené potřebám běžných uživatelů. Diplomová práce se obzvlášťe zaměřuje na vyhledávání uložené informace na základě sémantické podobnosti mezi tagy. Pro určování podobnosti se využívají kolektivní znalosti velké skupiny uživatelů. V první části je problém představen pomocí scénářů ze skutečného života. Druhá část práce tento problém analyzuje z pohledu osobní sdílené databáze znalostí. Třetí část vysvětluje navržené řešení postavené na službě Delicious a DBpedii. Navržené řešení je implementováno v podobě prototypu. V závěrečné části je prototyp testován a získané výsledky jsou vyhodnoceny. Výsledky testování naznačují, že navržené řešení může vést ke zjednodušení opětovného vyhledávání informací, ale zároveň odhalují výkonnostní problémy, které implementovaná metoda přináší. Práce doporučuje úpravy, které by mohly vést k urychlení vyhledávání, což by umožnilo testování prototypu ve větším rozsahu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
| |
|
Sémantická podobnost článků
Veselovský, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá modelováním struktury sémantických vztahů mezi články v anglickém jazyce. Představuje existující metody pro reprezentaci a výpočet podobnosti článků. Základnou metodou je vektorový model, který reprezentuje dokument jako vektor slov. Jednotlivým slovům jsou v rámci modelu určené váhy důležitosti metodou TF-IDF. Dále jsou zde popsány pokročilé metody modelování a to Latentní sémantická analýza (LSA) a Latentní Dirichletova alokace (LDA). Práce se také zabývá články, které jsou sémanticky anotované, přičemž váhy anotačních slov jsou vypočítány na základe metody SGD. Vyhodnocení výsledků probíhá na připraveném testovacím korpusu dokumentů, ke kterému existuje referenční hodnocení podobnosti.
|
|
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).
|
|
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 .
|
|
Sémantická podobnost textů
Bradáč, Václav ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou určování sémantické podobnosti textů se zaměřením na škálovatelnost. Součástí zpracování je teoretický přehled nástrojů pro implementaci systému na testovaných datech. Testovaný korpus obsahuje odborné články v anglickém jazyce. Cílem práce je tyto články analyzovat, modifikovat pro snadnější analýzu jejich sémantické obdoby. Jedním z nejdůležitějších využitých nástrojů je reprezentace dat ve vektorovém prostoru.
|