|
|
Vyhledávání informací TRECVid Search
Čeloud, David ; Mlích, Jozef (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá vyhledáváním informací. Její náplní je sumarizace znalostí z oblasti vyhledávání informací. Začíná úvodem do problematiky vyhledávání informací. Dále práce podává přehled o modelech používaných ve vyhledávání informací, představuje používaná data a uvádí aktuální problémy v oblasti vyhledávání informací a jejich možná řešení. V praktické části se diplomová práce zaměřuje na implementaci metod vyhledávání informací v textových datech. Poslední část práce je věnována experimentům s vytvořenými metodami vyhledávání informací.
|
|
|
Komunikační agent pro informace o Brně
Křištof, Jiří ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je implementace komunikačního agenta poskytující informace o Brně. Komunikační agent využívá třívrstvé architektury. Pro vlastní odpovídání na otázky jsou použity techniky strojového učení a neuronových sítí. Na základě provedeného testu bylo se systémem spokojeno 58 % respondentů, s přesností odpovědí poté 84 % uživatelů. Přínosem této práce je usnadnění získávání informací o Brně jeho obyvatelům i návštěvníkům.
|
|
|
Visual Question Answering
Kocurek, Pavel ; Ondřej, Karel (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
Visual Question Answering (VQA) is a system where an image and a question are used as input and the output is an answer. Despite many research advances, unlike image captioning, VQA is rarely used in practice. This work aims to narrow the gap between research and practice. To examine the possibility of using VQA by blind and visually impaired people, this thesis proposes a demonstrative VQA application and then, a smartphone application. The study with 20 participants from the community was conducted. Firstly, the participants received an application for two weeks. Then, each of them was asked to fill out the questionnaire. 80 % of respondents rated the accuracy of VQA application as sufficient or better and most of them would appreciate it if their image captioning application also supported VQA. Following this discovery, this work tries to establish the link between image captioning and VQA. In particular, the work studies the informativeness provided by both systems in different scenarios. It collects a novel dataset of 111 images with manually annotated captions and diverse scenes. An experiment comparing obtained knowledge showed a success rate of 69.9 % and 46.2 % for VQA and image captioning, respectively. In another experiment 70.9 % of the time, participants were able to select the correct caption based on VQA. The results suggest that VQA outperforms image captioning regarding image details, therefore should be used in practice more often.
|
|
|
Inteligentní systém pro odpovídání na otázky
Mičulka, Jakub ; Kouřil, Jan (oponent) ; Otrusina, Lubomír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou zpracování otázek položených v přirozeném jazyce a jejich použitím ve vyhledávačích. Práce osvětluje základní principy funkčnosti vyhledávacích systémů s hlavním zaměřením na vyhledávání v databázích. Zásadní část článku pak tvoří popis návrhu a implementace programu questionAnswering, který slouží k vyhledávání dat v databázi projektu ReResearch. Čtenáři je vysvětlen postup při návrhu a tvorbě tohoto programu, popsány všechny zásadní problémy, jež se v průběhu této činnosti vyskytly, a nakonec jsou výsledky programu zhodnoceny pomocí standardních metrik.
|
|
|
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.
|
|
|
Komunikační agent pro informace o Brně
Křištof, Jiří ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je implementace komunikačního agenta poskytující informace o Brně. Komunikační agent využívá třívrstvé architektury. Pro vlastní odpovídání na otázky jsou použity techniky strojového učení a neuronových sítí. Na základě provedeného testu bylo se systémem spokojeno 58 % respondentů, s přesností odpovědí poté 84 % uživatelů. Přínosem této práce je usnadnění získávání informací o Brně jeho obyvatelům i návštěvníkům.
|
|
|
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.
|
|
|
Visual Question Answering
Kocurek, Pavel ; Ondřej, Karel (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
Visual Question Answering (VQA) is a system where an image and a question are used as input and the output is an answer. Despite many research advances, unlike image captioning, VQA is rarely used in practice. This work aims to narrow the gap between research and practice. To examine the possibility of using VQA by blind and visually impaired people, this thesis proposes a demonstrative VQA application and then, a smartphone application. The study with 20 participants from the community was conducted. Firstly, the participants received an application for two weeks. Then, each of them was asked to fill out the questionnaire. 80 % of respondents rated the accuracy of VQA application as sufficient or better and most of them would appreciate it if their image captioning application also supported VQA. Following this discovery, this work tries to establish the link between image captioning and VQA. In particular, the work studies the informativeness provided by both systems in different scenarios. It collects a novel dataset of 111 images with manually annotated captions and diverse scenes. An experiment comparing obtained knowledge showed a success rate of 69.9 % and 46.2 % for VQA and image captioning, respectively. In another experiment 70.9 % of the time, participants were able to select the correct caption based on VQA. The results suggest that VQA outperforms image captioning regarding image details, therefore should be used in practice more often.
|
|
|
Mezijazykový přenos znalostí v úloze odpovídání na otázky
Macková, Kateřina ; Straka, Milan (vedoucí práce) ; Rosa, Rudolf (oponent)
Question answering je disciplínou informatiky v oblasti zpracování přirozeného jazyka a získávání informací. Cílem je vytvořit systém, který automaticky najde odpověď na určitou otázku v textu. V dnešní době existuje spousta modelů trénovaných na obrovských tréninkových datových souborech v angličtině. Tato práce se zaměřuje na budování podobných modelů v češtině bez českých tréninkových datasetů. Při této práci jsme použili SQuAD 1.1 a přeložili jej do češtiny pro vytvoření trénovacích a testovacích datových souborů. Pak jsme trénovali a testovali modely BiDirectional Attention Flow a BERT. Nejlepší získaný výsledek na českém datasetu je z modelu BERT trénovaného na češtině s přesnou shodou 60,48% a skóre F1 73,46%. Kromě toho jsme také natrénovali model BERT na anglickém datasetu a vyhodnotili jsme ho na českém testovacím datasetu bez překladu. Dosáhli jsme přesné shody 63,71% a skóre F1 74,78%, což je mimořádně dobré navzdory tomu, že model dosud neviděl žádné české question answering data. Takový model je velmi univerzální a poskytuje systém odpovědí na otázky v jakémkoli jazyce, pro který máme dostatek monolingválních textů.
|
|
|
Hybrid Deep Question Answering
Aghaebrahimian, Ahmad ; Holub, Martin (vedoucí práce) ; Kordik, Pavel (oponent) ; Pecina, Pavel (oponent)
Název práce: Hybridní hluboké metody pro automatické odpovídání na otázky Autor: Ahmad Aghaebrahimian Ústav: Ústav Formální a Aplikované Lingvistiky Vedoucí disertační práce: RNDr. Martin Holub, Ph.D., Ústav Formální a Ap- likované Lingvistiky Abstrakt: Automatické odpovídání na otázky jakožto jedna z nejstarších úloh z oblasti zpracování přirozeného jazyka je jednou z nejzajímavějších a nejná- ročnějších oblastí výzkumu s množstvím vědeckých a komerčních uplatnění. Od- povídání na otázky jakožto disciplína se ve spojení s informatikou, statistikou, lingvistikou a kognitivní vědou zabývá tvorbou systémů, které automaticky vy- hledávají odpovědi na otázky kladené lidmi v přirozeném jazyce. Tato doktorská disertační práce představuje autorův výzkum uskutečněný v uvedené oblasti. Au- tor předkládá především své studie a výzkum zaměřený na hybridní systémy pro odpovídání na otázky zahrnující vyhledávací stroje pracující jak se struktu- rovanými, tak s nestrukturovanými daty. Jádrem strukturovaného vyhledávacího stroje je state-of-the-art systém založený na znalostních grafech. Nestrukturovaný vyhledávací stroj je tvořen state-of-the-art systémem pro odpovídání na otázky na větné úrovni a systémem pro odpovídání na otázky na úrovni slov s výsledky, které se blíží tomu, čeho dosahují lidé. Tato práce představuje...
|
host ::
RSS.