|
|
Machine Comprehension Using Commonsense Knowledge
Daniš, Tomáš ; Landini, Federico Nicolás (referee) ; Fajčík, Martin (advisor)
V tejto práci je skumaná schopnosť používať zdravý rozum v moderných systémoch založených na neurónových sieťach. Zdravým rozumom je myslená schopnosť extrahovať z textu fakty, ktoré nie sú priamo spomenuté, ale implikuje ich situácia v texte. Cieľom práce je poskytnúť náhľad na súčasný stav výskumu v tejto oblasti a nájsť sľubné výskumné smery do budúcnosti. V práci je implementovaný jeden z najmodernejších modelov na odpovedanie na otázky a je ďalej použitý na experimenty v rôznych situáciách. Narozdiel od starších prístupov, tento model dosahuje porovnateľné výsledky s najlepšími známymi modelmi aj keď jeho architektúra neobsahuje žiadne prvky zamerané konkrétne na zlepšenie schopnosti zdravo uvažovať. Taktiež boli nájdené štatistické artefakty v populárnej sade dát s otázkami vyžadujúcimi zdravé uvažovanie. Tieto artefakty môžu byť použité štatistickými modelmi na nájdenie správnej odpovede aj v prípadoch, kedy by to nemalo byť možné. Na základe týchto zistení sú v práci poskytnuté odporúčania a návrhy pre výskum do budúcnosti.
|
|
|
TRECVid Search Information Retrieval
Čeloud, David ; Mlích, Jozef (referee) ; Chmelař, Petr (advisor)
The master's thesis deals with Information Retrieval. It summarizes the knowledge in the field of Information Retrieval theory. Furthermore, the work gives an overview of models used in Information Retrieval, the data and the actual issues and their possible solutions. The practical part of the master's thesis is focused on the implementation of methods of information retrieval in textual data. The last part is dedicated to experiments validating the implementation and its possible improvements.
|
|
|
Brno Communication Agent
Křištof, Jiří ; Fajčík, Martin (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
The aim of this thesis is the implementation of a communication agent, which provides information about Brno. The communication agent uses three - tier architecture . For the question answering , machine learning and neural network techniques are used . User tests determined the success rate 84 %. 58 % of the primary users were satisfied with the system. Main benefit of the work is facilitating the retrieving of information about Brno for its residents and visitors .
|
|
|
Machine Learning for Question Answering in Czech
Pastorek, Peter ; Fajčík, Martin (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
This Master's thesis deals with teaching neural network question answering in Czech. Neural networks are created in Python programming language using the PyTorch library. They are created based on the LSTM structure. They are trained on the Czech SQAD dataset. Because Czech data set is smaller than the English data sets, I opted to extend neural networks with algorithmic procedures. For easier application of algorithmic procedures and better accuracy, I divide question answering into smaller parts.
|
|
|
Visual Question Answering
Kocurek, Pavel ; Ondřej, Karel (referee) ; Fajčík, Martin (advisor)
Visual Question Answering (VQA) je systém, kde je vstupem obrázek s otázkou a výstupem je odpověď. Navzdory mnoha pokrokům ve výzkumu se VQA, na rozdíl od počítačově generovaných popisů obrázků, v praxi používá jen zřídka. Cílem této práce je zúžit mezeru mezi výzkumem a praxí. Z tohoto důvodu byla kontaktována komunita zrakově postižených a byla jim nabídnuta demonstrativní aplikace VQA a následně byla vytvořena mobilní aplikace. Byla provedena studie s 20 účastníky z komunity. Nejprve účastníci zkoušeli demonstrativní aplikaci po dobu dvou týdnů a následně byli požádáni o vyplnění dotazníku. 80 % respondentů hodnotilo přesnost aplikace VQA jako dostatečnou nebo lepší a většina z nich by ocenila, kdyby jejich aplikace pro generování popisů podporovala také VQA. Po tomto zjištění práce porovná získané znalosti z VQA se znalostmi z popisů v různých scénářích. Byla vytvořena datová sada 111 obrázků různorodých scén s ručně anotovanými popisky. Experiment porovnávající získané znalosti ukázal úspěšnost 69,9 % pro VQA a 46,2 % pro popisy obrázků. V dalším experimentu v 70,9 % případů účastníci vybrali správný popis za pomocí VQA. Výsledky naznačují, že pomocí VQA je možné zjistit více znalostí o detailech obrázků než je to v případě generovaných popisů.
|
|
|
An Intelligent System for Question Answering
Mičulka, Jakub ; Kouřil, Jan (referee) ; Otrusina, Lubomír (advisor)
This work deals with problem about proccessing of natural language queries, which are asked in search engines. This work explains basic function principles of search engines, where the main focus is given to database search engines. The essential part of this article deals with system design and implementation of questionAnswering, which is used for searching information in the database of the ReResearch project. The reader is introduced to procedure of design and implementation of mentioned system and to the fundamental problems, that arose from this work. In the end, this system is evaluated with the standard metrics.
|
|
|
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.
|
|
|
Encyclopedia Expert
Krč, Martin ; Schmidt, Marek (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
This project focuses on a system that answers questions formulated in natural language. Firstly, the report discusses problems associated with question answering systems and some commonly employed approaches. Emphasis is laid on shallow methods, which do not require many linguistic resources. The second part describes our work on a system that answers factoid questions, utilizing Czech Wikipedia as a source of information. Answer extraction is partly based on specific features of Wikipedia and partly on pre-defined patterns. Results show that for answering simple questions, the system provides significant improvements in comparison with a standard search engine.
|
|
|
Brno Communication Agent
Jurkovič, Juraj ; Fajčík, Martin (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
The goal of this thesis is explore and subsequently apply techniques and technical solutions in development of information agents. Thesis primarily focuses on solving individual sub tasks using state of the art systems, interconnecting these systems, their adoption for specific domain and implementation of individual modules of communication agent system. User interface is based on multi-platform chat application Telegram. Information extraction from user input is executed by Dialogflow. Several external services are used for user request fulfillment. Elasticsearch is used for searching structured data. For answering open domain questions from free text we use R-net implementation. The resulting can have both ,its knowledge base and range of requests it can fulfill, easily extended and can be deployed to chat platform of choice.
|
guest ::
