|
|
Vyhledávání víceslovných spojení pro mobilní zařízení s OS Android
Babič, Vojtěch ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce hodnotí existující rozhraní pro práci s překladovými slovníky na platformě Android, zaměřuje se především na vyhledávání ve víceslovních spojeních. Protože práce s víceslovními spojeními není v současných Android aplikacích dostačující, byl navržen a realizován systém, který dokáže indexovat rozsáhlé slovníky a efektivně ve víceslovních spojeních vyhledávat, a to včetně skloňovaných a časovaných výrazů. Práce kromě toho seznamuje čtenáře se slovníkovými formáty a jejich možnostmi. Prvním je Lexical Markup Framework, ze kterého jsou generovány indexované slovníky pro realizovanou Android aplikaci. Zvláštní pozornost je věnována formátu StarDict, na který se měla práce zaměřit, pro indexované slovníky byl ale nakonec použit vlastní slovníkový databázový formát.
|
|
|
Rozpoznávání emocí v česky psaných textech
Červenec, Radek ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Díky rozvoji informačních a komunikačních technologií v posledních letech došlo k velkému nárůstu množství informací, které denně vznikají ve formě elektronických dokumentů. Třídění a zpracování informací se stalo pro člověka velmi obtížné, a proto vzrůstá obliba systémů automatického dolování znalostí z textu. Zajímavou podoblastí jsou systémy pro analýzu sentimentu a automatického rozpoznání emocí v textech, které mají potencionálně široké uplatnění. V rámci této práce byl navržen a implementován systém využívající technik dolování znalostí z textu za účelem rozpoznávání emocí v česky psaných textech a bylo provedeno zhodnocení jeho úspěšnosti. Protože je systém postaven převážně na metodě strojového učení, byla navrhnuta a vytvořena trénovací množina, která byla posléze použita k vytvoření modelu klasifikátoru pomocí algoritmu podpůrných vektorů (SVM). Pro potřeby zpřesnění výsledků klasifikace textových dokumentů do předem definovaných emočních tříd, jsou do systému integrovány další prvky, jako např.: lexikální databáze, lemmatizátor a odvozený slovník klíčových slov. Součástí práce je také zhodnocení několika přístupů ke klasifikaci s různými modifikacemi navrženého systému.
|
|
|
Vyhledávání víceslovných spojení pro mobilní zařízení s OS Android
Babič, Vojtěch ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce hodnotí existující rozhraní pro práci s překladovými slovníky na platformě Android, zaměřuje se především na vyhledávání ve víceslovních spojeních. Protože práce s víceslovními spojeními není v současných Android aplikacích dostačující, byl navržen a realizován systém, který dokáže indexovat rozsáhlé slovníky a efektivně ve víceslovních spojeních vyhledávat, a to včetně skloňovaných a časovaných výrazů. Práce kromě toho seznamuje čtenáře se slovníkovými formáty a jejich možnostmi. Prvním je Lexical Markup Framework, ze kterého jsou generovány indexované slovníky pro realizovanou Android aplikaci. Zvláštní pozornost je věnována formátu StarDict, na který se měla práce zaměřit, pro indexované slovníky byl ale nakonec použit vlastní slovníkový databázový formát.
|
|
|
Rozpoznávání emocí v česky psaných textech
Červenec, Radek ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Díky rozvoji informačních a komunikačních technologií v posledních letech došlo k velkému nárůstu množství informací, které denně vznikají ve formě elektronických dokumentů. Třídění a zpracování informací se stalo pro člověka velmi obtížné, a proto vzrůstá obliba systémů automatického dolování znalostí z textu. Zajímavou podoblastí jsou systémy pro analýzu sentimentu a automatického rozpoznání emocí v textech, které mají potencionálně široké uplatnění. V rámci této práce byl navržen a implementován systém využívající technik dolování znalostí z textu za účelem rozpoznávání emocí v česky psaných textech a bylo provedeno zhodnocení jeho úspěšnosti. Protože je systém postaven převážně na metodě strojového učení, byla navrhnuta a vytvořena trénovací množina, která byla posléze použita k vytvoření modelu klasifikátoru pomocí algoritmu podpůrných vektorů (SVM). Pro potřeby zpřesnění výsledků klasifikace textových dokumentů do předem definovaných emočních tříd, jsou do systému integrovány další prvky, jako např.: lexikální databáze, lemmatizátor a odvozený slovník klíčových slov. Součástí práce je také zhodnocení několika přístupů ke klasifikaci s různými modifikacemi navrženého systému.
|
host ::
RSS.