National Repository of Grey Literature 4 records found  Search took 0.00 seconds. 
Machine Learning for Natural Language Question Answering
Sasín, Jonáš ; Fajčík, Martin (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
This thesis deals with natural language question answering using Czech Wikipedia. Question answering systems are experiencing growing popularity, but most of them are developed for English. The main purpose of this work is to explore possibilities and datasets available and create such system for Czech. In the thesis I focused on two approaches. One of them uses English model ALBERT and machine translation of passages. The other one utilizes the multilingual BERT. Several variants of the system are compared in this work. Possibilities of relevant passage retrieval are also discussed. Standard evaluation is provided for every variant of the tested system. The best system version has been evaluated on the SQAD v3.0 dataset, reaching 0.44 EM and 0.55 F1 score, which is an excellent result compared to other existing systems. The main contribution of this work is the analysis of existing possibilities and setting a benchmark for further development of better systems for Czech.
Multilingual Open-Domain Question Answering
Slávka, Michal ; Dočekal, Martin (referee) ; Fajčík, Martin (advisor)
Táto práca sa zaoberá automatickým viacjazyčným zodpovedaním na otázky v otvorenej doméne. V tejto práci sú navrhnuté prístupy k tejto málo prebádanej doméne. Konkrétne skúma, či: (i) použitie prekladu z angličtiny je dostačujúce, (ii) multilinguálne systémy vedia využiť preklad otázky do iných jazykov (iii) alebo je výhodnejšie nepoužívať žiaden preklad. Porovnávam použitie anglického systému založeného na modeli T5, ktorý využíva strojový preklad s natívne viacjazyčnými systémami založenými na viacjazyčnom modeli MT5. Anglický systém so strojovým prekladom mierne prekonáva svoje jednojazyčné náprotivky vo viacerých úlohách. Napriek tomu, že tento model bol natrénovaný na väčšom množstve dát zlepšenie nie je dostatočne signifikantné. To ukazuje, že použitie natívne viacjazyčných systémov je sľubným prístupom pre budúci výskum. Tiež prezentujem metódu získavania dokumentov v rôznych jazykoch pomocou algoritmu BM25 a porovnávam ju s anglickým retrievalom. Používanie viacjazyčných dôkazov sa javí ako prospešné a zlepšuje výkonnosť systému systémov.
Multilingual Open-Domain Question Answering
Slávka, Michal ; Dočekal, Martin (referee) ; Fajčík, Martin (advisor)
Táto práca sa zaoberá automatickým viacjazyčným zodpovedaním na otázky v otvorenej doméne. V tejto práci sú navrhnuté prístupy k tejto málo prebádanej doméne. Konkrétne skúma, či: (i) použitie prekladu z angličtiny je dostačujúce, (ii) multilinguálne systémy vedia využiť preklad otázky do iných jazykov (iii) alebo je výhodnejšie nepoužívať žiaden preklad. Porovnávam použitie anglického systému založeného na modeli T5, ktorý využíva strojový preklad s natívne viacjazyčnými systémami založenými na viacjazyčnom modeli MT5. Anglický systém so strojovým prekladom mierne prekonáva svoje jednojazyčné náprotivky vo viacerých úlohách. Napriek tomu, že tento model bol natrénovaný na väčšom množstve dát zlepšenie nie je dostatočne signifikantné. To ukazuje, že použitie natívne viacjazyčných systémov je sľubným prístupom pre budúci výskum. Tiež prezentujem metódu získavania dokumentov v rôznych jazykoch pomocou algoritmu BM25 a porovnávam ju s anglickým retrievalom. Používanie viacjazyčných dôkazov sa javí ako prospešné a zlepšuje výkonnosť systému systémov.
Machine Learning for Natural Language Question Answering
Sasín, Jonáš ; Fajčík, Martin (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
This thesis deals with natural language question answering using Czech Wikipedia. Question answering systems are experiencing growing popularity, but most of them are developed for English. The main purpose of this work is to explore possibilities and datasets available and create such system for Czech. In the thesis I focused on two approaches. One of them uses English model ALBERT and machine translation of passages. The other one utilizes the multilingual BERT. Several variants of the system are compared in this work. Possibilities of relevant passage retrieval are also discussed. Standard evaluation is provided for every variant of the tested system. The best system version has been evaluated on the SQAD v3.0 dataset, reaching 0.44 EM and 0.55 F1 score, which is an excellent result compared to other existing systems. The main contribution of this work is the analysis of existing possibilities and setting a benchmark for further development of better systems for Czech.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.