|
|
Machine Comprehension Using Commonsense Knowledge
Daniš, Tomáš ; Landini, Federico Nicolás (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
In this thesis, the commonsense reasoning ability of modern neural systems is explored. The goal is to provide insight into the current state of research in this area and identify promising research directions. A state-of-the-art question-answering model has been implemented and experimented with in various scenarios. Unlike in older approaches, the model achieved comparable results with best available models for the target task without using any task-specific architecture. Furthermore, unintended statistical biases are discovered in a popular commonsense reasoning dataset which allow models to compute the correct answer even when it does not have sufficient information to do so. Based on these findings, recommendations and possible future research areas are suggested.
|
|
|
Komunikační agent pro informace o Brně
Jurkovič, Juraj ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je preskúmať a následne aplikovať techniky a technické riešenia pri vývoji informačných agentov. Práca sa zameriava na riešenia jednotlivých podproblémov pomocou existujúcich systémov, prepojenie týchto systémov, jejich prispôsobenie pre danú doménu a implementáciu jednotlivých modulov. Uživateľské rozhranie je postavené na multiplatformnej četovacej aplikácii Telegram. Extrakciu informácií zo vstupu uživatela vykonáva služba Dialogflow. Pre uspokojenie požiadavky užívateľa je použitých niekoľko externých služieb. Pre vyhľadávanie v štruktúrovaných dátach je použitá technológia Elasticsearch. Pre extrakciu odpovedí z voľného textu je použitý systém R-net. Výsledkom je systém ktorého znalostnú bázu, ako aj množinu dotazov ktoré je schopný uspokojiť, možno jednoducho rozšíriť a ktorý môže byť nasadený na ľubovoľnú četovaciu platformu.
|
|
|
Komunikační agent pro informace o Brně
Jurkovič, Juraj ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je preskúmať a následne aplikovať techniky a technické riešenia pri vývoji informačných agentov. Práca sa zameriava na riešenia jednotlivých podproblémov pomocou existujúcich systémov, prepojenie týchto systémov, jejich prispôsobenie pre danú doménu a implementáciu jednotlivých modulov. Uživateľské rozhranie je postavené na multiplatformnej četovacej aplikácii Telegram. Extrakciu informácií zo vstupu uživatela vykonáva služba Dialogflow. Pre uspokojenie požiadavky užívateľa je použitých niekoľko externých služieb. Pre vyhľadávanie v štruktúrovaných dátach je použitá technológia Elasticsearch. Pre extrakciu odpovedí z voľného textu je použitý systém R-net. Výsledkom je systém ktorého znalostnú bázu, ako aj množinu dotazov ktoré je schopný uspokojiť, možno jednoducho rozšíriť a ktorý môže byť nasadený na ľubovoľnú četovaciu platformu.
|
|
|
Machine Comprehension Using Commonsense Knowledge
Daniš, Tomáš ; Landini, Federico Nicolás (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
In this thesis, the commonsense reasoning ability of modern neural systems is explored. The goal is to provide insight into the current state of research in this area and identify promising research directions. A state-of-the-art question-answering model has been implemented and experimented with in various scenarios. Unlike in older approaches, the model achieved comparable results with best available models for the target task without using any task-specific architecture. Furthermore, unintended statistical biases are discovered in a popular commonsense reasoning dataset which allow models to compute the correct answer even when it does not have sufficient information to do so. Based on these findings, recommendations and possible future research areas are suggested.
|
host ::
RSS.