Disertační práce

Scalability of Semantic Analysis in Natural Language Processing

RNDr. Radim Řehůřek
Anotace

Práce se zabývá dolováním dat z rozsáhlých korpusů. Zaměřuje se na robustní statistické metody, které dokáží automatizovaně vytvořit kompaktní sémantickou reprezentaci volného textu, tj. bez použití metadat či ručního vstupu člověka. První část práce se zabývá škálovatelností metod Latent Semantic Analysis (LSA) a Latent Dirichlet Allocation (LDA). Představuji nové algoritmy pro škálovatelnou tvorbu …více

Abstract

Data mining applications that work over input of very large scale (web-scale problems) pose challenges that are new and exciting both academically and commercially. Any web-scale algorithm must be robust (dealing gracefully with the inevitable data noise), scalable (capable of efficiently processing large input) and reasonably automated (as human intervention is very costly and often impossible on …více

Práce zkontrolována:
20. 8. 2011 09:22, prof. PhDr. Karel Pala, CSc.
Plný text práce
1,9 MB / soubor PDF
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
12. 9. 2011
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

prof. PhDr. Karel Pala, CSc.
KSUZD FI MU

Oponenti

Dr. Johannes Leveling
Dublin City University
Dr. Martin Rajman
EPFL, Lausanne
Autor posudku dosud neidentifikován.
Autor posudku dosud neidentifikován.

Konzultant

doc. RNDr. Petr Sojka, Ph.D., učo 2378
KVI FI MU

Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Informatika (čtyřleté)
 
Název
Vložil
Vloženo
Práva
Archiv závěrečné práce Radim Řehůřek FI D-IN4 IN kombin. p5hkr/7
Řehůřek, R.
24. 5. 2011
  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.
  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.
  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.
  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.
  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.