|
|
Detektor plagiátů textových dokumentů
Kořínek, Lukáš ; Horák, Karel (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá rešerší metod detekce plagiátů v textových dokumentech a následným návrhem a implementací nového detektoru plagiátů, jehož primárním účelem je odhalování plagiátů v akademických pracích VUT v Brně. Vytvořené řešení aplikuje vícekrokové algoritmy předzpracování na cílové dokumenty, jejichž zpracovaná data jsou následně uložena do vlastního korpusu (báze dokumentů). Úloha hledání shod (možných plagiátů) porovnává vybraný dokument vůči zbytku korpusu, přičemž využívá paralelních výpočtů na grafické kartě. Cílem je dosáhnout co nejrychlejšího srovnání při zachování přijatelné kvality výstupu.
|
|
|
Transformer Neural Networks for Handwritten Text Recognition
Vešelíny, Peter ; Beneš, Karel (oponent) ; Kohút, Jan (vedoucí práce)
This Master's thesis aims to design a system using the transformer neural network and perform experiments with this proposed model in the task of handwriting text recognition. In this thesis, a multilingual dataset with predominate Czech texts is used. The experiments examine the influence of basic hyperparameters, such as network size, convolutional encoder type, and the use of different text tokenizers. In this work, I also use text corpora of the Czech language which is used to train the network decoder. Furthermore, I experiment with the usage of additional textual information during the decoding process. This information comes from the previous line of the transcribed image. The transformer achieves a character recognition error rate of 3.41 % on the test data set which is 0.16 % worse performance than the recurrent neural network achieves. To compare this model with other transformer-based models from available articles, the network was trained on the IAM dataset, where it achieved an error of 2.48 % and therefore outperformed other models in handwriting text recognition task.
|
|
|
Transformer Neural Networks for Handwritten Text Recognition
Vešelíny, Peter ; Beneš, Karel (oponent) ; Kohút, Jan (vedoucí práce)
This Master's thesis aims to design a system using the transformer neural network and perform experiments with this proposed model in the task of handwriting text recognition. In this thesis, a multilingual dataset with predominate Czech texts is used. The experiments examine the influence of basic hyperparameters, such as network size, convolutional encoder type, and the use of different text tokenizers. In this work, I also use text corpora of the Czech language which is used to train the network decoder. Furthermore, I experiment with the usage of additional textual information during the decoding process. This information comes from the previous line of the transcribed image. The transformer achieves a character recognition error rate of 3.41 % on the test data set which is 0.16 % worse performance than the recurrent neural network achieves. To compare this model with other transformer-based models from available articles, the network was trained on the IAM dataset, where it achieved an error of 2.48 % and therefore outperformed other models in handwriting text recognition task.
|
|
|
Detektor plagiátů textových dokumentů
Kořínek, Lukáš ; Horák, Karel (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá rešerší metod detekce plagiátů v textových dokumentech a následným návrhem a implementací nového detektoru plagiátů, jehož primárním účelem je odhalování plagiátů v akademických pracích VUT v Brně. Vytvořené řešení aplikuje vícekrokové algoritmy předzpracování na cílové dokumenty, jejichž zpracovaná data jsou následně uložena do vlastního korpusu (báze dokumentů). Úloha hledání shod (možných plagiátů) porovnává vybraný dokument vůči zbytku korpusu, přičemž využívá paralelních výpočtů na grafické kartě. Cílem je dosáhnout co nejrychlejšího srovnání při zachování přijatelné kvality výstupu.
|
|
|
Francouzsko-české překladové slovníky online: aktuální stav a srovnání dostupných nástrojů
RÁDROVÁ, Kristýna
Bakalářská práce s názvem Francouzsko-české překladové slovníky online: aktuální stav a srovnání dostupných nástrojů má za cíl zmapovat současné online překladové slovníky, jejich dostupnost a porovnat jejich přednosti. V první, teoretické, části se věnuji různým typům slovníků, jejich vlastnostem a konkrétním slovníkům, jejichž vytvoření bylo pro historii lexikografie a lingvistiku důležitým milníkem. Praktická část bakalářské práce popisuje aktuálně dostupné online slovníky, jejich mikrostrukturu a makrostrukturu s ohledem na uživatele, pro které je slovník určen.
|
|
|
Synchronní dynamika předložek u příslovečného určení místa po vybraných slovesech pohybu
PETLACHOVÁ, Hana
Tato bakalářská práce se zabývá předložkovými syntagmaty v příslovečném určení místa v italštině. V teoretické části jsou nejprve představeny jednotlivé druhy příslovečného určení místa, jejich funkce i nejběžnější předložkové kontexty výskytu, zvláštní pozornost je věnována především příslovečnému určení pohybu na místo. Poté je představena teorie synchronní dynamiky, pomocí které lze vysvětlit kolísání předložek v totožném kontextu. V praktické části následuje pojednání o konkrétních případech příslovečných určení místa po devíti vybraných slovesech pohybu na základě dat, sesbíraných v textovém korpusu ?La Repubblica?. Tento výzkum je zaměřen hlavně na případy, kdy totožný výskyt připouští více synonymních předložek.
|
host ::
RSS.