|
|
Rekurentní neuronové sítě pro klasifikaci textů
Myška, Vojtěch ; Kolařík, Martin (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem neuronových sítí pro klasifikaci pozitivních a negativních textů. Vývoj probíhal v programovacím jazyce Python. Návrh modelů hlubokých neuronových sítí byl proveden pomocí vysokoúrovňového API Keras využívající knihovnu pro numerické výpočty TensorFlow. Výpočetní operace byly provedeny pomocí GPU využívající CUDA architekturu. Výstupem práce je jazykově nezávislý model neuronových sítí umožňující klasifikaci textů na úrovni znaků. Vzorky byly úspěšně klasifikovány až v 93,64% případů. Trénovací a testovací data byla poskytnuta vícejazyčnou a Yelp databází. Simulace byly provedeny na 1200000 anglických, 12000 českých, německých a španělských textů.
|
|
|
Klasifikace zveřejněného obsahu
Matušov, Izidor ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o klasifikaci zveřejněného obsahu jako o způsobu jeho organizace. Klasifikace využívá algoritmy pro zpracování přirozeného jazyka, speciálně pro angličtinu. Hlavním přínosem práce je aplikace algoritmu pro odstraňování nejednoznačnosti významů slov z textu. Pro zpříjemnění práce s výslednou aplikací je snaha o eliminaci fáze učení a možnost organizace obsahu na základě stylu, kterým je napsán. Aplikace je implementována jako rozšiřitelný server-klient model. V rámci práce byli vytvořeni dva klienti: webová čtečka zpráv a export článků prostředníctvím RSS formátu. V závěru práce se pojednává o možném pokračování v budoucnu.
|
|
| |
|
|
Inteligentní emailová schránka
Pohlídal, Antonín ; Drozd, Michal (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím klasifikace textu při třídění příchozí pošty. Nejdříve je popsána problematika získávání znalostí z databází a je detailně rozebrána klasifikace textu s popisem vybraných metod. Dále je uveden princip emailové komunikace a jsou popsány protokoly SMTP, POP3 a IMAP. Následuje návrh implementace systému, který klasifikuje příchozí poštu a rozbor použitých technologií, tedy Apache James Server, PostgreSQL a RapidMiner. Na závěr je uvedena implementace všech jednotlivých částí výsledného systému a jsou provedeny experimenty s testovací sadou emailů Enron Dataset.
|
|
|
Extrakce sémantických vztahů z textu
Pospíšil, Milan ; Schmidt, Marek (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Dnes existuje spousta polostrukturovaných dokumentů, které by bylo vhodné převést do strukturované podoby. Cílem práce je navrhnout systém, který umožňí tuto práci co nejvíce zautomatizovat. To může být obtížný problém, protože většina těchto dokumentů není generovaná automaticky počítačem a systém proto musí tolerovat nepřesnosti. Protože je třeba i určité sémantické pochopení problému, bude systém testován na doméně sady dokumentů zápisů ze schůzek.
|
|
|
Sledovač aktuálního dění
Odstrčilík, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo vytvoření aplikace pro sledování aktuálního dění v okolí jejího uživatele. Tato aplikace by měla umožňovat jejím uživatelům události nejen sledovat, ale také přidávat své vlastní či komentovat již existující. Diplomová práce se mimo tvorbu dané aplikace zaobírá analýzou předloženého problému. Analýza zahrnuje průzkum existujících řešení, dostupných technologií a aplikačních rámců využitelných k implementaci. Součástí práce je i popis teorie klasifikace dat, která je v rámci vyvíjené aplikace použita k analýze událostí a komentářů. V textu práce je dále zahrnut návrh řešení, jenž se zaměřuje na návrh uživatelského rozhraní, architektury aplikace, databáze, komunikačního protokolu a klasifikátorů. Jádrem práce je pak popis implementace aplikace. V závěru práce je pak shrnut její průběh a jsou navrhována vhodná rozšíření do budoucna.
|
|
|
Adaptivní RSS čtečka
Luža, Jindřich ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá možností obohacením běžné RSS čtečky o~rozšíření umožnující uživateli jednodušeji filtrovat RSS záznamy na základě jejich zařazení do skupin podle obsahu jejich textu. Jsou zde probrány problémy které vznikají při obecné klasifikaci a při klasifikaci textů. Dále je zde poukázáno na nutné teoretické aspekty formátu RSS, které je potřeba zvažovat při implementaci modulu RSS čtečky a možná podoba návrhnu modulu. Jako poslední je zde uvedeno testování vhodnosti použité klasifikátoru.
|
|
| |
|
|
Porovnání open-source nástrojů pro strojové učení
Poliakova, Yevheniia
Poliakova, Y. Porovnání open-source nástrojů pro strojové učení. Diplomová práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2022. Tato práce se věnuje průzkumu nástrojů umělé inteligence, které mají svůj program volně přístupný a použití těchto nástrojů pro konkrétní úlohy. Hlavním přínosem je porovnávaní těchto open-source nástrojů pomocí experimentů zaměřených na induktivně řízené (supervised) získávání znalostí z velkých objemů textových dat. Tyto experimenty budou provedeny pomocí vhodně zvolených open-source nástrojů. Výsledkem a cílem práce bude shrnutí všech poznatků včetně výhod i nevýhod již zmíněných platforem, jejich vlastností při řešení konkrétních problémů a doporučení volby platformy dle zadané úlohy, nebo dat.
|
|
|
Assessment and implementation of text data preprocessing in neural network models
Ratnasari, Febiyanti
V oblasti zpracování textových dat měla tradičně významnou úlohu předzpracování textu. S nástupem neuronových sítí a nových reprezentací textových dat však bylo předzpracování textu relativně podceňováno. Tato výzkumná práce se snaží vyřešit tuto problematiku prostřednictvím zkoumání potenciálních výhod použití kompozitu více technik předzpracování textových dat společně s textovým zpracovacím modelem založeným na neuronových sítích.
|
host ::
RSS.