|
|
Semantic Similarity Methods in Folksonomies
Kadlec, Jan ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Schmidt, Marek (vedoucí práce)
This Bachelor's Thesis was performed during a study stay at the "Aalborg University", Denmark. Folksonomies are new, user driven classification structures and an important part of Web 2.0. Folksonomies are the only one approach that can keep up with todays web expansion rate, by utilizing users as classificators of web's content. Folksonomies, when containing sufficient amount of data, can be exploited in several ways. This particular work concentrates on measures of semantic similarity in folksonomies. The aim of this work is to evaluate several semantic similarity measures on a sample of three datasets - delicious.com, Last.fm and medworm.com. Evaluation was done using grounding data from WordNet, Open Directory Project and medical oriented ontology. Results presented by this work indicate, that measures of semantic similarity can be used to successfully measure the similarities in folksonomies in several domains.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo vytvořit aplikaci, která je schopna s dostatečnou přesností a rychlostí tuto úlohu naplnit. Základní řešení obnáší detekci význačných bodů a extrakci lokálních příznaků, tvorbu vizuálního slovníku shlukováním metodou k-means a jeho reprezentaci pomocí k-dimenzionálního stromu. Fotografie je reprezentována pomocí histogramu početnosti výskytu vizuálních slov (bag of words). Úlohu vlastního klasifikátoru plní SVM (support vector machines). Dále je základní řešení obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných korelogramů pro doplňkový popis obrazu, extrakci lokálních příznaků v opponent color space a měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Automatické označování obrázků
Lukáč, Michal ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá automatickým označovaním obrázkov do sémantických kategórií. Je popísaná teória z klasi kácie a detekcie lokálnych príznakov. Sú vysvetlené základné algoritmy strojového učenia pri označovaní obrázkov a ich učenie pomocou algoritmu Gradient descent. Je navrhnuté riešenie s hierarchiou pre ImageNet a tagovanie obrázkov atribútmi. Výpočetný model MapReduce je ukázaný pre učenie na veľkých dátových sadách. V poslednej časti je popísaná implementácia, experimentálne a testovacie výsledky.
|
|
|
Editor anotací pro sémantickou analýzu textu
Šťastná, Barbora ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Dytrych, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce shrnuje základní pojmy z oblasti anotování textu a předkládá několik existujících nástrojů, které slouží pro anotování elektronických dokumentů. Dále popisuje editor anotací, jenž poskytuje grafické uživatelské rozhraní umožňující anotování webových dokumentů, a zabývá se návrhem jeho rozšíření i oprav s cílem zvýšit intuitivnost uživatelského rozhraní, efektivitu práce a jeho uživatelskou přívětivost. Následně popisuje způsob implementace navržených změn a testování.
|
|
|
Využití virtuálních lokálních sítí pro efektivní a pružný návrh datových sítí
Brázda, Libor ; Burda, Karel (oponent) ; Novotný, Vít (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na problematiku virtuálních lokálních sítí. V prvních kapitolách teoretické části jsou rozebrány základní i pokročilé možnosti správy a návrhu virtuálních LAN sítí. Další kapitoly jsou věnovány metodám efektivní správy VLAN sítí a protokolu Spanning Tree, zabraňujícího vzniku smyček v redundantní síti a jeho využití v sítích VLAN. V praktické části byla technologie virtuálních lokálních sítí implementována na experimentální síti, obsahující několik různých typů síťových zařízení. Na základě teoretických znalostí byla navržena laboratorní úloha pro potřebu výuky studentů bezprostředně související s danou problematikou. Laboratorní úloha je dělena do několika úkolů, úkoly jsou tvořené stylem, aby i student, méně znalý této problematiky byl schopen úspěšně úlohu nakonfigurovat a otestovat.
|
|
|
Extrakce klíčových slov z vědeckých článků
Kyjovský, Marek ; Schmidt, Marek (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce je prozkoumat základní metody používající se k extrakci důležitých slov z článku. Poté se pokusit porozumět charakteru používaných klíčových slov z dostupné množiny testovacích anglických článků. Na základě těchto poznatků poté navrhnout a implementovat systém využívající tyto metody. Vytvořený systém pak otestovat na reálných anglických článcích a výsledky se pak pokusit vyhodnotit.
|
|
|
Vysoce výkonná platforma pro účely výzkumu malwaru
Plaskoň, Pavol ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Kolář, Dušan (vedoucí práce)
V antivírusových firmách sa denne analyzuje veľké množstvo súborov. Pre podporu ich analýzy a klasifikácie sa používajú rôzne automatizované nástroje. Detekčné definície pre detekciu a zablokovanie škodlivých programov sú taktiež už často generované rôznymi algoritmami. Informácie o aktuálne sa šíriacom malvéri sú teda roztrúsené v niekoľkých nástrojoch a niektoré sú príliš generické. Táto práca popisuje návrh nového systému, ktorý bude všetky dostupné informácie agregovať, prioritizovať a vyhodnocovať. Kvôli veľkému množstvu vstupných dát bude kritickou časťou výkonnosť a škálovateľnosť celého systému. Súbory, detekcie a prípadne ďalšie objekty budú označované pomocou tzv. tagu, ktorý vyberie alebo odvodí z dostupných znalostí od analytických nástrojov. Nad uloženými informáciami bude poskytovať rozhranie pre ich ďalšie spracovanie či generovanie štatistík. Navrhnutá platforma bola implementovaná, otestovaná a nasadená do produkcie.
|
|
|
Automatická identifikace klíčových slov
Mašláňová, Marcela ; Karafiát, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce si klade za cíl zpracovat poznatky o značkování klíčových slov v textu a využít je v praxi pro automatické generování rejstříků. Důvodem pro automatizaci tvorby rejstříků je jejich vysoká náročnost a cena. Teoretická část práce se zabývá především metodami hledání vícenásobných výrazů, které jsou významné pro zpracovávaný text. Praktická část aplikuje vybrané metody na testovací data a shrnuje výsledky experimentů.
|
|
|
Automatická tvorba paralelního korpusu z titulků k filmům
Straňák, Marek ; Černocký, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá tvorbou paralelného korpusu, ktorého zdrojom sú filmové titulky. Konkrétne sa jedná o zarovnanie českých a anglických viet s využitím slovníkov a morfologických analyzátorov, prípadne zarovnanie titulkov v iných jazykoch na základe časovania jednotlivých komentárov. Práca taktiež pojednáva o obecnej problematike paralelných korpusov.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
host ::
RSS.