Bakalářská práce

Detekce anafor s využitím technik strojového učení

Anaphora detection using ML techniques

Ondřej Trnovec
Anotace

Předkládaná bakalářská práce si klade za úkol prozkoumat trendy v oblasti detekce anafor a poté vytvořit model strojového učení, který bude schopen určovat anafory na větné úrovní v úzké doméně – recenze mobilních aplikací. Po určení nejčastějších typů anafor v datasetu recenzí mobilních aplikací byla provedena jeho anotace. Pro vytvoření modelu strojového učení byl použit předtrénovaný multilingual …více

Abstract

The presented bachelor thesis aims to explore trends in the field of anaphora detection and then to create a machine learning model that will be able to determine anaphors at the sentence level in a narrow domain - reviews of mobile applications. After determining the most common types of anaphors in the mobile application review dataset, the dataset was annotated. A pre-trained multilingual BERT model …více

Zadání práce
Úlohou studenta bude získat přehled o aktuálních trendech detekce anafor na volném textu. Na základě takto získaných znalostí navrhne a implementuje systém na detekci anafor v úzké doméně – recenze mobilních aplikací. Tato doména je specifická nízkou variabilitou a dostatečnou kvantitou pro potřeby strojového učení. Student vyhodnotí získané výsledky a navrhne možné úpravy pro navazující práce.
Práce zkontrolována:
11. 12. 2022 20:37, Mgr. Marek Grác, Ph.D., učo 50728
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
2. 2. 2023
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

Mgr. Marek Grác, Ph.D., učo 50728
ÚČJ FF MU

Oponent

RNDr. Adam Rambousek, Ph.D., učo 60380
KSUZD FI MU

  • 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.