|
|
Inteligentní extrakce dat ve webovém prohlížeči
Maštera, František ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burget, Radek (vedoucí práce)
Cílem této práce je získání dat z webových stránek bez znalosti jejich vnitřní struktury. Podstatou je rozpoznání této struktury pomocí algoritmu a zadaným vstupním informacím o obsahu, který chce uživatel extrahovat. Po analýze struktury následuje extrakce samotného obsahu. Na vybraných sadách internetových stránek se podařilo dosáhnout průměrné úspěšnosti přes 80%. Výsledný algoritmus představuje nový přístup k extrakci dat a může být nasazen v reálném světě, nebo může být součástí dalšího vývoje.
|
|
|
Web page segmentation utilizing clustering techniques
Zelený, Jan ; Šimko, Marián (oponent) ; Kliegr, Tomáš (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Information extraction and other techniques for mining data from the Web get more important with the development of web technologies and raising amount of information stored exclusively on the Web. However, with this information, the amount of content that is completely irrelevant in context of the presented information grows as well. That's only one of the reasons why it is so important to intensively study and develop preprocessing of information stored on the Web. Segmentation algorithms are one of the possible ways of web page preprocessing. This thesis is dedicated to utilization of clustering techniques for improving the efficiency of existing web page segmentation algorithms, as well as finding completely new ones.
|
|
|
Nástroj pro rozpoznání a kontrolu objednávek spedice
Kalivoda, Vojtěch ; Hradiš, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace webového nástroje, který usnadní práci dispečerům spedičních a dopravních firem pomocí automatizovaného rozpoznání důležitých informací v objednávkách. Díky rozpoznání nemusí být všechny informace ručně přepisovány dispečery, což vede k ušetření času. Rozpoznávání objednávek je postaveno na vyhledání entit v dokumentu, reprezentace jejich okolí vektory za pomocí word2vec modelů a následné klasifikace pomocí konvolučních neuronových sítí. Nástroj dokáže v reálném čase rozpoznat 20 typů informací s průměrnou úspěšností 72.35~\%. V rámci práce byl shromážděn dataset necelých 1~700 objednávek a 141 z nich bylo anotováno. Součástí práce je webová aplikace, která slouží jako rozhraní pro nástroj a sběr dat.
|
|
|
Optimalizace zpracování dokumentů v knihovně Institutu Bohuslava Martinů
Váchová, Veronika ; Stöcklová, Anna (vedoucí práce) ; Kolínová, Pavlína (oponent)
Práce se zabývá knihovnou Institutu Bohuslava Martinů v Praze. Nejprve jsou uvedeny základní informace o historii a činnosti Institutu. Jádro bakalářské práce tvoří dekompozice knihovnického systému místní knihovny a informačního střediska, popis statických prvků (detailně fond, katalogy, zařízení) a dynamických prvků (akvizice, organizace, služby). Praktickou část práce tvoří popis současného stavu katalogizace dokumentů a návrh na drobná zlepšení tohoto procesu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Inteligentní extrakce dat ve webovém prohlížeči
Maštera, František ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burget, Radek (vedoucí práce)
Cílem této práce je získání dat z webových stránek bez znalosti jejich vnitřní struktury. Podstatou je rozpoznání této struktury pomocí algoritmu a zadaným vstupním informacím o obsahu, který chce uživatel extrahovat. Po analýze struktury následuje extrakce samotného obsahu. Na vybraných sadách internetových stránek se podařilo dosáhnout průměrné úspěšnosti přes 80%. Výsledný algoritmus představuje nový přístup k extrakci dat a může být nasazen v reálném světě, nebo může být součástí dalšího vývoje.
|
|
|
Nástroj pro rozpoznání a kontrolu objednávek spedice
Kalivoda, Vojtěch ; Hradiš, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace webového nástroje, který usnadní práci dispečerům spedičních a dopravních firem pomocí automatizovaného rozpoznání důležitých informací v objednávkách. Díky rozpoznání nemusí být všechny informace ručně přepisovány dispečery, což vede k ušetření času. Rozpoznávání objednávek je postaveno na vyhledání entit v dokumentu, reprezentace jejich okolí vektory za pomocí word2vec modelů a následné klasifikace pomocí konvolučních neuronových sítí. Nástroj dokáže v reálném čase rozpoznat 20 typů informací s průměrnou úspěšností 72.35~\%. V rámci práce byl shromážděn dataset necelých 1~700 objednávek a 141 z nich bylo anotováno. Součástí práce je webová aplikace, která slouží jako rozhraní pro nástroj a sběr dat.
|
|
|
Web page segmentation utilizing clustering techniques
Zelený, Jan ; Šimko, Marián (oponent) ; Kliegr, Tomáš (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Information extraction and other techniques for mining data from the Web get more important with the development of web technologies and raising amount of information stored exclusively on the Web. However, with this information, the amount of content that is completely irrelevant in context of the presented information grows as well. That's only one of the reasons why it is so important to intensively study and develop preprocessing of information stored on the Web. Segmentation algorithms are one of the possible ways of web page preprocessing. This thesis is dedicated to utilization of clustering techniques for improving the efficiency of existing web page segmentation algorithms, as well as finding completely new ones.
|
|
|
Optimalizace zpracování dokumentů v knihovně Institutu Bohuslava Martinů
Váchová, Veronika ; Stöcklová, Anna (vedoucí práce) ; Kolínová, Pavlína (oponent)
Práce se zabývá knihovnou Institutu Bohuslava Martinů v Praze. Nejprve jsou uvedeny základní informace o historii a činnosti Institutu. Jádro bakalářské práce tvoří dekompozice knihovnického systému místní knihovny a informačního střediska, popis statických prvků (detailně fond, katalogy, zařízení) a dynamických prvků (akvizice, organizace, služby). Praktickou část práce tvoří popis současného stavu katalogizace dokumentů a návrh na drobná zlepšení tohoto procesu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Metodika pro zpracování plánové dokumentace
Fencl, Petr
Předkládaná metodika řeší jasně definovaný úkol - zpracování plánové dokumentace v daném objemu počtu kusů ve vymezeném časovém prostoru a za limitovaných finančních prostředků. Protože se jedná z 94% o plány na pauzovacích papírech, můžeme celý proces zpracování pojmout jako zpracování matričního archivu a jeho poslední kontakt s polygrafickým zařízením - tedy se skenerem. Metodika si klade za cíl popsat zpracování od sběru matric až po jejich konečné uložení v archivu. Uvažování při stanovení postupu prací a v rozhodovacím procesu je velmi důležitá pro komplexnost řešení. Příklad: Obvyklé uložení archiválií na pauze je jednotlivě v papírovém obalu / kapse / s popisem a identifikačním číslem na papírovém obalu. V našem případě pro 6500 formátů potřebuji 6500 listů papíru dostatečného formátu např. 70g/m2. Toto množství jsou dvě palety papíru o výšce cca 80 cm. To znamená 1.6 m materiálu na výšku. Při přeložení, aby byla vytvořena kapsa, je to již 3.2 m. při vložení matrice a uložení bez svázání v paletě se dostáváme na trojnásobek - tedy na téměř 10 m materiálu na výšku.
Plný text:  PDF
|
|
| |
host ::
RSS.