Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Word prediction using language models
Koutný, Michal ; Popel, Martin (vedoucí práce) ; Novák, Michal (oponent)
Práce využívá ngramových jazykových modelů k usnadnění zadávání textů pomocí QWERTY klávesnice předvídáním psaných slov. Nejprve jsou představena existující obdobná řešení a položen teoretický základ práce. Následující analýza dělí problém do čtyř částí: trénování modelů, využití modelů k predikci, GUI komponenta a nástroje pro hodnocení. Byly použity jazyky Python a C++. Použité textové korpusy jsou z české a anglické Wikipedie (19 a 84 miliónů slov), k testům přizůsobení je též použit malý český korpus vzdělávacích textů. Pomocí definovaných metrik jsou ohodnocena různá nastavení. Nejlepší výsledek pro testovací data byl 0.44, resp. 0.55 úhozů na znak pro angličtinu, resp. češtinu.
Word prediction using language models
Koutný, Michal ; Popel, Martin (vedoucí práce) ; Novák, Michal (oponent)
Práce využívá ngramových jazykových modelů k usnadnění zadávání textů pomocí QWERTY klávesnice předvídáním psaných slov. Nejprve jsou představena existující obdobná řešení a položen teoretický základ práce. Následující analýza dělí problém do čtyř částí: trénování modelů, využití modelů k predikci, GUI komponenta a nástroje pro hodnocení. Byly použity jazyky Python a C++. Použité textové korpusy jsou z české a anglické Wikipedie (19 a 84 miliónů slov), k testům přizůsobení je též použit malý český korpus vzdělávacích textů. Pomocí definovaných metrik jsou ohodnocena různá nastavení. Nejlepší výsledek pro testovací data byl 0.44, resp. 0.55 úhozů na znak pro angličtinu, resp. češtinu.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.