|
|
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.
|
|
|
Human Activity Recognition Using Smartphone
Novák, Andrej ; Červenák, Rastislav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
The increase of mobile smartphones continues to grow and with it the demand for automation and use of the most offered aspects of the phone, whether in medicine (health care and surveillance) or in user applications (automatic recognition of position, etc.). As part of this work has been created the designs and implementation of the system for the recognition of human activity on the basis of data processing from sensors of smartphones, along with the determination of the optimal parameters, recovery success rate and comparison of individual evaluation. Other benefits include a draft format and displaying numerous training set consisting of real contributions and their manual evaluation. In addition to the main benefits, the software tool was created to allow the validation of the elements of the training set and acquisition of features from this set and software, that is able with the help of deep learning to train models and then test them.
|
|
|
Neural Network Based Named Entity Recognition
Straková, Jana ; Hajič, Jan (vedoucí práce) ; Černocký, Jan (oponent) ; Konopík, Miloslav (oponent)
Název práce: Rozpoznávání pojmenovaných entit pomocí neuronových sítí Autor: Jana Straková Ústav: Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí doktorské práce: prof. RNDr. Jan Hajič, Dr., Ústav formální a apliko- vané lingvistiky Abstrakt: Obor rozpoznávání pojmenovaných entit v češtině (tj. úkol auto- maticky identifikovat a klasifikovat významné části textu, jako například jména lidí, míst a organizací) se významně rozvinul po vydání českého korpusu poj- menovaných entit, Czech Named Entity Corpus (CNEC). Tato doktorská práce předkládá autorské výsledky v oblasti rozpoznávání pojmenovaných entit, ze- jména v češtině. Publikuje práci a výzkum provedený v průběhu přípravy CNEC a později během jeho evaluace. Dále shrnuje autorské výsledky, které před- stavují nejlepší známé výsledky v rozpoznávání českých pojmenovaných entit. Na základě jednoduché neuronové sítě s výstupní funkcí softmax a standardní sadou klasifikačních rysů je popsána metodologie a výsledky, ze kterých později vznikl otevřený software pro rozpoznávání pojmenovaných entit, NameTag. Dok- torská práce je zakončena popisem rozpoznávače založeném na rekurentních neu- ronových sítích s embeddingy slov a embeddingy založenými na znacích, které představují výsledky současného výzkumu v oblasti neuronových sítí. Rozpozná- vač nevyžaduje tvorbu...
|
|
|
Neural Network Based Named Entity Recognition
Straková, Jana ; Hajič, Jan (vedoucí práce) ; Černocký, Jan (oponent) ; Konopík, Miloslav (oponent)
Název práce: Rozpoznávání pojmenovaných entit pomocí neuronových sítí Autor: Jana Straková Ústav: Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí doktorské práce: prof. RNDr. Jan Hajič, Dr., Ústav formální a apliko- vané lingvistiky Abstrakt: Obor rozpoznávání pojmenovaných entit v češtině (tj. úkol auto- maticky identifikovat a klasifikovat významné části textu, jako například jména lidí, míst a organizací) se významně rozvinul po vydání českého korpusu poj- menovaných entit, Czech Named Entity Corpus (CNEC). Tato doktorská práce předkládá autorské výsledky v oblasti rozpoznávání pojmenovaných entit, ze- jména v češtině. Publikuje práci a výzkum provedený v průběhu přípravy CNEC a později během jeho evaluace. Dále shrnuje autorské výsledky, které před- stavují nejlepší známé výsledky v rozpoznávání českých pojmenovaných entit. Na základě jednoduché neuronové sítě s výstupní funkcí softmax a standardní sadou klasifikačních rysů je popsána metodologie a výsledky, ze kterých později vznikl otevřený software pro rozpoznávání pojmenovaných entit, NameTag. Dok- torská práce je zakončena popisem rozpoznávače založeném na rekurentních neu- ronových sítích s embeddingy slov a embeddingy založenými na znacích, které představují výsledky současného výzkumu v oblasti neuronových sítí. Rozpozná- vač nevyžaduje tvorbu...
|
|
|
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.
|
|
|
Human Activity Recognition Using Smartphone
Novák, Andrej ; Červenák, Rastislav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
The increase of mobile smartphones continues to grow and with it the demand for automation and use of the most offered aspects of the phone, whether in medicine (health care and surveillance) or in user applications (automatic recognition of position, etc.). As part of this work has been created the designs and implementation of the system for the recognition of human activity on the basis of data processing from sensors of smartphones, along with the determination of the optimal parameters, recovery success rate and comparison of individual evaluation. Other benefits include a draft format and displaying numerous training set consisting of real contributions and their manual evaluation. In addition to the main benefits, the software tool was created to allow the validation of the elements of the training set and acquisition of features from this set and software, that is able with the help of deep learning to train models and then test them.
|
host ::
RSS.