|
| |
|
|
Extrakce informací z webových stránek pomoci extrakčních ontologií
Labský, Martin ; Berka, Petr (advisor) ; Strossa, Petr (referee) ; Vojtáš, Peter (referee) ; Snášel, Václav (referee)
Automatic information extraction (IE) from various types of text became very popular during the last decade. Owing to information overload, there are many practical applications that can utilize semantically labelled data extracted from textual sources like the Internet, emails, intranet documents and even conventional sources like newspaper and magazines. Applications of IE exist in many areas of computer science: information retrieval systems, question answering or website quality assessment. This work focuses on developing IE methods and tools that are particularly suited to extraction from semi-structured documents such as web pages and to situations where available training data is limited. The main contribution of this thesis is the proposed approach of extended extraction ontologies. It attempts to combine extraction evidence from three distinct sources: (1) manually specified extraction knowledge, (2) existing training data and (3) formatting regularities that are often present in online documents. The underlying hypothesis is that using extraction evidence of all three types by the extraction algorithm can help improve its extraction accuracy and robustness. The motivation for this work has been the lack of described methods and tools that would exploit these extraction evidence types at the same time. This thesis first describes a statistically trained approach to IE based on Hidden Markov Models which integrates with a picture classification algorithm in order to extract product offers from the Internet, including textual items as well as images. This approach is evaluated using a bicycle sale domain. Several methods of image classification using various feature sets are described and evaluated as well. These trained approaches are then integrated in the proposed novel approach of extended extraction ontologies, which builds on top of the work of Embley [21] by exploiting manual, trained and formatting types of extraction evidence at the same time. The intended benefit of using extraction ontologies is a quick development of a functional IE prototype, its smooth transition to deployed IE application and the possibility to leverage the use of each of the three extraction evidence types. Also, since extraction ontologies are typically developed by adapting suitable domain ontologies and the ontology remains in center of the extraction process, the work related to the conversion of extracted results back to a domain ontology or schema is minimized. The described approach is evaluated using several distinct real-world datasets.
|
|
| |
|
| |
|
|
Possible trends in the progress of using ICT in the Accounting
Ďurianová, Gabriela ; Mejzlík, Ladislav (advisor) ; Velechovská, Lenka (referee)
My thesis addresses to matters of rising connectedness of Accounting and Information Technologies. It describes history of forms and techniques used in Accounting and also the possibilities and trends of Applied Informatics used nowadays in this field. The text accents to efforts of making the process of accounting more effective by reducing the cost, improving the quality and by shortening the time it can be done. The part of my thesis also mentions the level of regulation of the techniques used for processing the accounting from the point of view of national norms and also of International standards.
|
|
|
History and Development of Artificial Inteligence
Kraitz, Petr ; Jirků, Petr (advisor) ; Berka, Petr (referee)
This work describes relatively short history of the field of Artificial Intelligence. It contains main obstacles and challenges, which scientists in the past and present solved and still have to solve, as well as a description of methods how to deal with those challenges and which possibilities are there for the future development of the field. The main focus of the work was not to present a full picture of the field of Artificial Intelligence, but to introduce this interesting field, its founders and nowadays scientists, main problems and related disciplines of science. The work is divided into chapters describing the history of the field artificial intelligence in the last century and related fields of informatics, biology, psychology, economy and hardware technology. Next chapter presents to the reader the main problems of the field, which were and still are being solved in the top research and development laboratories in the world. Next two chapters introduce two approaches to dealing with said problems, namely neural networks and evolutional algorithms and expert systems as an example of the oldest application of Artificial Intelligence in "Good Old-fashioned Artificial Intelligence" way as defined by John Haugeland. The last chapter is just an outline how the next few years in the filed may look like and what can we await in the next years.
|
|
|
Knowledge Representation
Blecher, Jan ; Jirků, Petr (advisor) ; Berka, Petr (referee)
Tato práce se snaží priblížit jednotlivé metody reprezentace znalostí v umelé inteligenci s durazem na obecný prehled a rozdíly mezi jednotlivými metodami. V textu jsou rozebrána schémata reprezentace znalostí, mezi která patrí predikátová logika, produkcní systémy, sémantické síte a rámce. U každého schématu jsou uvedeny jeho charakteristické vlastnosti a nekteré typické metody. Z textu je zrejmé, že opravdu neexistuje žádná univerzální metoda reprezentace znalostí, ale naopak, že jednotlivé metody jsou vhodné pro konkrétní situace reálného sveta. Nekteré oblasti znalostí dokonce nejsou klasickými schématickými metodami, které uvádím v tomto textu, reprezentovatelné vubec nebo jen velmi težko. Práce je rozdelena dle jednotlivých metod reprezentace, které jsou dále strukturovány s ohledem na postupy v nich používané.
|
|
|
Webový průvodce světem expertních systémů
Faruzel, Petr ; Berka, Petr (advisor) ; Svátek, Vojtěch (referee)
Předkládaná práce "Webový průvodce světem expertních systémů" se zabývá expertními systémy. Cílem této práce je vytvořit učební pomůcku pro zájemce o problematiku expertních systémů, která by primárně sloužila studentům kurzu 4IZ229 (Úvod do umělé inteligence) k ucelení jejich poznatků. Jejím úkolem je osvětlit čtenáři pojem expertní systém, přiblížit základní principy těchto aplikací, nastínit proces jejich tvorby a poskytnout tak ucelený přehled o expertních systémech včetně jejich zhodnocení. Jak již z názvu práce vyplývá, vytvořená učební pomůcka je zpřístupněna formou webové prezentace v síti internet. Webový průvodce obohatí celou práci o výhody interaktivního přístupu a zaslouží se o zvýšení její dostupnosti. Vedle rozboru základních principů expertních systémů a názorných ukázek situací na konkrétních příkladech obsahuje rovněž množství odkazů na další zdroje v síti internet týkající se expertních systémů. Obecným přínosem této práce je kromě tvorby samotné učební pomůcky a zmapování problematiky expertních systémů rovněž i demonstrace uvedených poznatků prostřednictvím jednoduchého expertního systému. V úvodní části své studie popisuji umělou inteligenci, přibližuji její definici, zabývám se stavovým prostorem a skrze stručný historický přehled se dostávám k expertním systémům. Dále vysvětluji expertní systém, jeho strukturu, základní charakteristiky, typy expertních úloh a typologii expertních systémů. Následuje rozbor jejich základních principů, v němž se zabývám zejména otázkou reprezentace znalostí, inference a neurčitosti. Závěrečná část práce je věnována procesu tvorby expertních systémů, především pak tvorbě vlastní aplikace. Jedná se o bázi znalostí zpřístupněnou prostřednictvím webové služby ES NEST v síti internet. Tento jednoduchý expertní systém zabývající se výběrem studijního oboru na Vysoké škole ekonomické v Praze poslouží jednak k názorné demonstraci uvedených poznatků, jednak ke zhodnocení potencionálních výhod a nevýhod expertních systémů.
|
|
|
Rozhodování člověka a počítače
Belák, Václav ; Rosický, Antonín (advisor) ; Havel, Ivan (referee) ; doc. Ing. Ivan M. Havel, CSc. Ph.D., (referee)
Rozhodování je procesem výběru jedné z možných variant akcí. U jedince se jedná o komplexní proces, který je ovlivněn očekáváním jedince, jeho znalostmi, porozuměním světu, hodnotami a také jeho schopností tvořit. Komplexita tohoto procesu vzrůstá, uvážíme-li postavení jedince v kolektivu. Vyrovnávání se s těmito problémy je tradičně výzvou pro psychologii a management. Autorovým cílem je pojmutí této problematiky z perspektivy kognitivní vědy spolu s akcentem na inteligentní systémy pro podporu rozhodování. Nastíníme některé ze základních principů těchto systémů a po pojmenování rozdílů mezi těmito a lidským procesem rozhodování se přesuneme k jednotlivým přínosům a úskalím kombinace obou procesů rozhodování, v jejichž vhodné kombinaci spočívá úspěch budoucích rozhodnutí.
|
|
|
The Graphical Knowledge Base Editor
Oraný, Vladimír ; Berka, Petr (advisor) ; Laš, Vladimír (referee)
Bakalářská práce se zabývá zjednodušováním vytváření bází znalostí. Hlavním cílem práce bylo umožnit tvůrcům báze vytvářet je již přímo graficky a přeskočit tak fázi, kdy znalostní inženýr vytváří bázi nejdříve na papíře a teprve poté ji přenáší do editoru báze. Nově vzniklý editor by se měl snažit být nezávislý na konkrétním expertním systému. Nově vzniklá aplikace, která toto umožňuje, dostala prozaické jméno: Grafický editoru báze znalostí (Gebz). Samotná jeho realizace tvoří nedílnou součást této práce a je k ní přiložena na optickém mediu. Zároveň jsou uvedeny zdroje, odkud lze získat aktuální verzi programu a jak udržet nainstalovanou verzi systému aktuální.
|
guest ::
