Detail práce
Word2vec modely s přidanou kontextovou informací
Tato práce se zabývá porozuměním word2vec modelů. Přestože tyto modely vznikly nedávno (2013), staly se velmi populárními. Učením těchto modelů lze obdržet vektorovou reprezentaci slov v~N-dimenzionálním prostoru reálných čísel. Pomocí operací nad těmito vektory je možné určit sémantické vazby mezi slovy. Dále se práce snaží o rozšíření představených modelů za účelem jiné reprezentace slov. K tomuto účelu je navrženo využití obrazové informace. Taktéž je diskutována možnost použití konvolučních neuronových sítí ve spojitosti s poskytnutím odlišné kontextové informace.
NLP, LM, AI, CNN, Zpracování přirozeného jazyka, Word2vec, Vnořování slov, Neuronové sítě, Sémantická podobnost, Softmax, Umělá inteligence, Konvoluční neuronové sítě
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.
Hrubý Martin, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Matyska Luděk, prof. RNDr., CSc. (FI MUNI), člen
Peringer Petr, Dr. Ing. (UITS FIT VUT), člen
@mastersthesis{FITMT20124, author = "Martin \v{S}\r{u}stek", type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce", title = "Word2vec modely s p\v{r}idanou kontextovou informac\'{i}", school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}", year = 2017, location = "Brno, CZ", language = "czech", url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/20124/" }