|
|
Natural Language Processing: Analysis of Information Technology Students’ Spoken Language
Stanković, Aleksandar ; Šťastná, Dagmar (referee) ; Ellederová, Eva (advisor)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou nových technologií umělé inteligence při zpracování přirozeného jazyka. Práce je rozdělena na teoretickou a analytickou část. Teoretická část přistupuje k problému rozdělením do tří kapitol: umělá inteligence a statistika, zpracování přirozeného jazyka a IBM Watson Natural Language Understanding. Každá z těchto kapitol je rozpracována včetně uvedení alespoň jednoho příkladu z praxe. V první kapitole je hlavním cílem vymezit teoretický rámec umělé inteligence a jejích postupů, zatímco ve druhé kapitole je vysvětlena problematika zpracování přirozeného jazyka a jeho primární funkce včetně jeho vztahu k samotné umělé inteligenci. Cílem třetí kapitoly je představit porozumění přirozenému jazyku jako primární nástroj pro analýzu, která je realizována v analytické části práce. Analytická část se zabývá analýzou mluveného jazyka studentů prostřednictvím různých metod. Transkripce shromážděných vzorků videí je provedena strojovým překladem jako aplikací zpracování přirozeného jazyka, zatímco textový výstup je analyzován prostřednictvím nástroje porozumění přirozenému jazyku. V analytické části, která popisuje výzkumnou metodologii, prezentuje a interpretuje výsledky výzkumu, jsou využívány aplikované znalosti z teoretické části práce.
|
|
|
Natural Language Processing: Analysis of Information Technology Students’ Spoken Language
Stanković, Aleksandar ; Šťastná, Dagmar (referee) ; Ellederová, Eva (advisor)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou nových technologií umělé inteligence při zpracování přirozeného jazyka. Práce je rozdělena na teoretickou a analytickou část. Teoretická část přistupuje k problému rozdělením do tří kapitol: umělá inteligence a statistika, zpracování přirozeného jazyka a IBM Watson Natural Language Understanding. Každá z těchto kapitol je rozpracována včetně uvedení alespoň jednoho příkladu z praxe. V první kapitole je hlavním cílem vymezit teoretický rámec umělé inteligence a jejích postupů, zatímco ve druhé kapitole je vysvětlena problematika zpracování přirozeného jazyka a jeho primární funkce včetně jeho vztahu k samotné umělé inteligenci. Cílem třetí kapitoly je představit porozumění přirozenému jazyku jako primární nástroj pro analýzu, která je realizována v analytické části práce. Analytická část se zabývá analýzou mluveného jazyka studentů prostřednictvím různých metod. Transkripce shromážděných vzorků videí je provedena strojovým překladem jako aplikací zpracování přirozeného jazyka, zatímco textový výstup je analyzován prostřednictvím nástroje porozumění přirozenému jazyku. V analytické části, která popisuje výzkumnou metodologii, prezentuje a interpretuje výsledky výzkumu, jsou využívány aplikované znalosti z teoretické části práce.
|
|
|
Visualization Support in Sefl-Service Business Intelligence Tools - a SAS Visual Analytics and IBM Cognos Analytics Comparison
Espinoza, Felix ; Maryška, Miloš (advisor) ; Berber, Martin (referee)
The thesis deals with problematics of tools marked as Self Service Business Intelligence (SSBI) which is paid close attention by its users as well as producers due to expected progressive growth of this trend. Two products are evaluated: SAS Visual Analytics and IBM Cognos Analytics, both tools are evaluated by their extent of user´s autonomy and support of data visualization. Basic principles and concepts connected to the area of business intelligence are defined in theoretical part of the thesis. The problematics of data visualization is introduced and trend of self-service business intelligence is discussed with analyzing its benefits as well as restrictions. Technological factors which helped to fast development of SSBI are mentioned as well. A methodology has been created within practical part of the thesis. It is enforceable for any other tool from the family of SSBI and it is possible to assess the extent of support within observed categories through this methodology: Using information, Creation of information, Creation of sources and Visualization. A set of criteria on basis of which the evaluator can create evaluation form corresponding to his/her needs was defined for each of the stated categories. Usability of the methodology is illustratively demonstrated at mutual comparison of chosen modules of both tools while those parts are sufficiently described before the evaluation itself.
|
guest ::
