Deep syntactic tree prediction
Název práce: | Deep syntactic tree prediction |
---|---|
Autor(ka) práce: | Výboch, Peter |
Typ práce: | Bachelor thesis |
Vedoucí práce: | Vencovský, Filip |
Oponenti práce: | Kliegr, Tomáš |
Jazyk práce: | English |
Abstrakt: | In this work, we will be considering one possible implementation of machine learning algorithm for deep syntactic tree prediction. Specifically, we will rely on a tectogrammaticalrepresentation of a dependency relationships of a tectogrammatical tree and test a reasonablycompact solution of said task.In the introduction, we will discuss a historical context of natural language processing andoutline the motivation for this work. In the next chapter tectogrammatical representationand structure of a tectogrammatical tree will be addressed. Further, we will consider sometheoretical preliminaries for the implementation of the neural networks and for a short timeturn to the specifications of a dataset. Then, we will describe the implementation details ofthe data extracting algorithm, as well as the neural network. We will close-off with assessmentof the results, gathered from the tests. |
Klíčová slova: | natural language processing; machine learning; tectogrammatical representation; neural network |
Název práce: | Deep syntactic tree prediction |
---|---|
Autor(ka) práce: | Výboch, Peter |
Typ práce: | Bakalářská práce |
Vedoucí práce: | Vencovský, Filip |
Oponenti práce: | Kliegr, Tomáš |
Jazyk práce: | English |
Abstrakt: | V tejto práci budeme skúmať jednu možnú implementáciu učenlivého algoritmu na predikciuhlbokých syntaktických stromov. Špecificky sa budeme opierať o tektogramatickú reprezentá-ciu závislostných vzťahov tektogramatického stromu a testovať čo najkompaktnejšie riešeniedanej úlohy.Na úvode práce načrtneme historický kontext strojového spracovania prirodzeného jazyka a objasníme motiváciu práce. V nasledujúcej kapitole odhalíme tektogramatickú reprezentáciua popíšeme štruktúru tektogramatického stromu. Ďalej sa budeme venovať teórii neurónovýchsietí. Následne krátko pojednáme o náture datasetu a popíšeme implementačné detaily akoalgoritmu na extrakciu dát, tak neurónovej siete. V poslednej kapitole zhŕňame a vyhodnocujeme výsledky testov danej siete. |
Klíčová slova: | strojové spracovanie prirodzeného jazyka; strojové učenie; tektogramatická reprezentácia; neurónová sieť |
Informace o studiu
Studijní program / obor: | Aplikovaná informatika/Aplikovaná informatika |
---|---|
Typ studijního programu: | Bakalářský studijní program |
Přidělovaná hodnost: | Bc. |
Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
Katedra: | Katedra informačních technologií |
Informace o odevzdání a obhajobě
Datum zadání práce: | 1. 10. 2018 |
---|---|
Datum podání práce: | 30. 4. 2019 |
Datum obhajoby: | 11. 6. 2019 |
Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/67592/podrobnosti |