|
|
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.
|
|
|
Syntaktický analyzátor pro český jazyk
Beneš, Vojtěch ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce popisuje teoretický návrh a vytvoření syntaktického analyzátoru pro český jazyk pracujícího s frázovým přístupem ke stavbě věty. Využívaná frázová syntaxe je založena na slovních druzích, které jsou sdružovány do větších slovních celků - frází. Implementovaný program pracuje s manuálně sestaveným anotovaným vzorkem dat (korpusem češtiny), na základě kterého za běhu vytvoří pravděpodobnostní bezkontextovou gramatiku (strojové učení). Syntaktický analyzátor, jehož jádrem je rozšířený CKY algoritmus, poté pro zadanou českou větu rozhodne, zda-li patří do jazyka generovaného vytvořenou gramatikou, a v kladném případě vrátí nejpravděpodobnější derivační strom této věty. Tento výsledek je následně porovnán s očekávaným řešením, čímž je vyhodnocena úspěšnost syntaktické analýzy.
|
|
|
Extrakce informací z Wikipedie
Musil, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Schmidt, Marek (vedoucí práce)
Tato bakalárská práce se zabývá tématem automatické extrakce informací z textu. Cílem je vytvorení aplikace, která za užití extrakcních vzoru získává znalosti z clánku informacního internetového serveru Wikipedie. V úvodu jsou vysvetleny základní pojmy této problematiky, hlavní cást práce se venuje experimentum a predevším samotné implementaci rozdelené do dvou cástí - zpracování textu a následného získávání informací. Vyhodnocením projektu je pak samotná analýza výsledku experimentu a efektivita vytvorených pravidel.
|
|
|
Morfologický analyzátor pomocí konečných automatů
Maršová, Eliška ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje analýze českého jazyka a pokouší se rozšířit zatím omezenou derivativní nadstavbu, kterou disponuje morfologický analyzátor MA. Autor popisuje dosavadní stav tohoto programu a vytváří postupy pro nalezení slovotvorných vazeb, které slouží k vytváření derivačních pravidel, díky kterým je možné automatické rozšiřování znalostí české slovotvorby. Poté ilustruje, jak se data seskupují dle podobnosti, aby vytvořila derivační vzory, které usnadňují budoucí zpracování nových slov. Závěrem jsou výstupy práce zhodnoceny a jsou naznačeny směry možného rozvoje.
|
|
|
Herní portál v Cloudu
Pečínka, Zdeněk ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Škoda, Petr (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou herního portálu v Cloudu navrženého pro zvoleného poskytovatele PaaS. Informuje o možnostech, jež nabízí cloudové počítání. Shrnuje výhody a nevýhody poskytovatelů PaaS. Věnuje se návrhu a implementaci aplikace se zameřením na její škálovatelnost a modularitu. Výsledkem práce je herní portál umožňující hraní her Tanky a Lodě, které je možné hrát proti jiným uživatelům i proti počítačem ovládanému protihráči. Součástí řešení je zhodnocení škálovatelnosti nejnáročnějších komponent, založené na výsledcích zátěžových testů.
|
|
|
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 .
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Shlukování slov podle významu
Jadrníček, Zbyněk ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem sémantické podobnosti slov v angličtině. Čtenář je nejprve informován o teorii shlukování slov podle významu, poté jsou popsány některé metody a nástroje související s tématem. V praktické části navrhneme a implementujeme systém pro výpočet sémantické podobnosti slov využívající nástroj Word2Vec, konkrétně se zaměříme na biomedicínské texty z databáze MEDLINE. Na závěr práce budeme diskutovat dosažené výsledky a předložíme několik návrhů, jak systém vylepšit.
|
host ::
RSS.