|
|
Inteligentní dotazování Wikipedie pro mobilní zařízení na platformě Android
Kováč, Andrej ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
p { margin-bottom: 0.1in; direction: ltr; line-height: 120%; text-align: left; widows: 2; orphans: 2; }p.western { font-family: "Times New Roman",serif; }p.cjk { font-family: "Times New Roman"; }p.ctl { font-family: "Times New Roman"; font-size: 12pt; }a:link { color: rgb(0, 0, 255); } Tato bakalářská práce se zabývá vývojem systému pro inteligentní dotazování Wikipedie pro mobilní zařízení s operačním systémem Android. Tato technická zpráva dále popisuje teoretické znalosti úzce související s tématem a dále je popsána implementace serverového systému a klientské aplikace. Část zprávy obsahuje testování výsledného systému a v závěru je nastíněn potencionální budoucí vývoj.
|
|
|
Generování kódu z textového popisu funkcionality
Kačur, Ján ; Ondřej, Karel (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce bolo navrhnúť a implementovať systém na generovanie kódu z textového popisu funkcionality. Boli vypracované celkovo 2 systémy, prvý z nich slúžil ako kontrolný prototyp, a druhý ako reálny výstup práce. Zameral som sa na použitie nepredtrénovaných modelov s menšími rozmermi. Obidva systémy používali ako jadro model typu Transformer. Druhý systém využil na rozdiel od prvého syntaktický rozklad kódu aj textových popisov. Dáta pre obidva systémy pochádzali z projektu CodeSearchNet, cieľový jazyk pre generovanie bol jazyk Python. Druhý systém dosiahol lepšie číselné výsledky, ako prvý, s presnosťou predpovede slov 85%, zatiaľ čo prvý len 60%. Systém dokázal doplniť správny kód na dokončenie funkcie, s väčšou časovou odozvou. V tejto práci sa venujem takmer výlučne druhému systému.
|
|
|
Word2vec modely s přidanou kontextovou informací
Šůstek, Martin ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porozuměním word2vec modelů. Přestože tyto modely vznikly nedávno (2013), staly se velmi populárními. Učením těchto modelů lze obdržet vektorovou reprezentaci slov v~N-dimenzionálním prostoru reálných čísel. Pomocí operací nad těmito vektory je možné určit sémantické vazby mezi slovy. Dále se práce snaží o rozšíření představených modelů za účelem jiné reprezentace slov. K tomuto účelu je navrženo využití obrazové informace. Taktéž je diskutována možnost použití konvolučních neuronových sítí ve spojitosti s poskytnutím odlišné kontextové informace.
|
|
|
Syntaktický analyzátor pro český jazyk
Beneš, Vojtěch ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce popisuje teoretický návrh a vytvoření syntaktického analyzátoru pro český jazyk pracujícího s frázovým přístupem ke stavbě věty. Využívaná frázová syntaxe je založena na slovních druzích, které jsou sdružovány do větších slovních celků - frází. Implementovaný program pracuje s manuálně sestaveným anotovaným vzorkem dat (korpusem češtiny), na základě kterého za běhu vytvoří pravděpodobnostní bezkontextovou gramatiku (strojové učení). Syntaktický analyzátor, jehož jádrem je rozšířený CKY algoritmus, poté pro zadanou českou větu rozhodne, zda-li patří do jazyka generovaného vytvořenou gramatikou, a v kladném případě vrátí nejpravděpodobnější derivační strom této věty. Tento výsledek je následně porovnán s očekávaným řešením, čímž je vyhodnocena úspěšnost syntaktické analýzy.
|
|
|
Metody sumarizace dokumentů na webu
Belica, Michal ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Práce se zabývá sumarizací dokumentů ve formátu HTML. Jako jazyk webových dokumentů byla zvolena čeština. Práce je zaměřená na algoritmy sumarizace textů. Součástí práce je však i předzpracování sumarizovaného dokumentu a převod textu na reprezentaci vhodnou pro sumarizační algoritmy. Práce krátce pojednává o všeobecném dolování textů a později se zaměřuje na sumarizaci. Představené jsou dva jednoduché sumarizační algoritmy, přičemž práce se zaměřuje na pokročilý algoritmus využívající latentní sémantické analýzy. Výsledkem práce je návrh a implementace sumarizačního modulu pro jazyk Python. Souhrny generované implementovanými sumarizačními metodami jsou v závěrečné kapitole porovnány pomocí evaluačních metod i z pohledu subjektivního hodnocení autora práce.
|
|
|
Klasifikace zveřejněného obsahu
Matušov, Izidor ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o klasifikaci zveřejněného obsahu jako o způsobu jeho organizace. Klasifikace využívá algoritmy pro zpracování přirozeného jazyka, speciálně pro angličtinu. Hlavním přínosem práce je aplikace algoritmu pro odstraňování nejednoznačnosti významů slov z textu. Pro zpříjemnění práce s výslednou aplikací je snaha o eliminaci fáze učení a možnost organizace obsahu na základě stylu, kterým je napsán. Aplikace je implementována jako rozšiřitelný server-klient model. V rámci práce byli vytvořeni dva klienti: webová čtečka zpráv a export článků prostředníctvím RSS formátu. V závěru práce se pojednává o možném pokračování v budoucnu.
|
|
|
Databáze XML pro správu slovníkových dat
Samia, Michel ; Dytrych, Jaroslav (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá automatizací zpracování slovníkových dat, především těch ve formátech postavených na XML. Čtenář je nejprve seznámen s použitými pojmy lingvistiky a lexikografie, dále jsou představeny jednotlivé typy formátů lexikografických dat a konkrétní formáty a diskutovány jejich výhody a nevýhody. Z nich je vybrán na základě určitých kritérií formát LMF a pro něj navržena a realizována aplikace v Pythonu zaměřená především na inteligentní spojování více slovníků do jednoho. Tato aplikace byla poté, co prošla všemi jednotkovými testy, použita také pro zpracování LMF slovníků, které jsou uloženy na školním serveru výzkumné skupiny pro zpracování přirozeného jazyka. Na závěr jsou diskutovány výhody a nevýhody takto navržené a implementované aplikace a nastíněny možnosti dalšího použití a rozšiřování.
|
|
|
Metody extrakce informací
Adamček, Adam ; Smrž, Pavel (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Cílem procesu extrakce informací je získání relačních dat z textu psaného přirozeným jazykem na další jednodušší zpracování výpočetní technikou. Oblast využití takto získaných informací je široká - od sumarizace textů, přes vytváření ontologií až po zodpovídání otázek QA systémy. Tato práce popisuje návrh a implementaci systému fungujícího ve výpočetním clusteru, který transformuje výpis článků Wikipedie na množinu vyextrahovaných informací, které jsou následně uloženy do distribuované RDF databáze a je nad nimi možné sestavovat dotazy prostřednictvím vytvořeného uživatelského rozhraní.
|
|
|
Strojové učení pro odpovídání na otázky v přirozeném jazyce
Sasín, Jonáš ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá odpovídáním na otázky v přirozeném jazyce nad českou Wikipedií. Systémy pro odpovídání na otázky získávají rostoucí popularitu, většina jich ale vzniká pro angličtinu. Cílem této práce je prozkoumat dostupné možnosti a datové sady a vytvořit takový systém pro češtinu. V práci jsem se zaměřil na dva přístupy. Jeden z nich využívá pro extrakci odpovědi anglický model ALBERT a strojový překlad pasáží. Druhý využívá vícejazyčný model BERT. V práci je provedeno porovnání několika variant systému. Diskutovány jsou také možnosti získávání relevantních pasáží. Pro všechny varianty testovaných systémů je provedeno vyhodnocení pomocí standardních metrik. Nejlepší varianta systému byla vyhodnocena na datové sadě SQAD v3.0 s úspěšností 0,44 EM a 0,55 F1 skóre, což je v porovnání s existujícími systémy vynikající výsledek. Hlavním přínosem této práce je analýza možností a nasazení laťky pro další vývoj lepších systémů pro češtinu.
|
|
|
Chatbot pro Smart Cities
Jusko, Ján ; Herout, Adam (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je zjednodušit přístup k informacím občanům statutárního města Brno a zároveň modernizovat způsob komunikace mezi občanem a jeho městem. Zvolený problém práce řeší vytvořením konverzačního agenta - chatbota Kroka. S využitím umělé inteligence a analyzátoru českého jazyka je agent schopen porozumět určité množině textových dotazů v přirozeném jazyce a odpovídat na ně. Agent je dostupný na platformě Messenger a disponuje znalostní bází, která obsahuje data poskytnutá městem. Při provedení rozsáhlého uživatelského testování na celkovém počtu 76 občanů města se ukázalo, že až 97\% respondentům se líbí idea městského chatbota a vědí si představit, že ho budou pravidelně používat. Hlavním zjištěním této práce je, že široká veřejnost dokáže dobře přijmout a efektivně využívat chatbota a výsledky této práce motivují k dalšímu vývoji praktických aplikací konverzačních agentů.
|
host ::
RSS.