Detail práce
Topic Identification from Spoken TED-Talks
Táto práca sa zaoberá problémom spracovania prirodzeného jazyka a následnej klasifikácie. Použité systémy boli modelované na TED-LIUM korpuse. Systém automatického spracovania jazyka bol modelovaný s použitím sady nástrojov Kaldi. Vo výsledku bol dosiahnutý WER s hodnotou 16.6\%. Problém klasifikácie textu bol adresovaný s pomocou metód na lineárnu klasifikáciu, konkrétne Multinomial Naive Bayes a Linear Support Vector Machines, kde druhá technika dosiahla vyššiu presnosť klasifikácie.
TED, talks, identifikácia tém, strojové učenie, klasifikácia, transkripcia, lineárna klasifikácia, Kaldi, support vector machines, akustický model, lingvistický model, TED-LIUM, ASR
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující. Práce je nedokončená, obsahuje řadu nekompletních sekcí, implementace není popsána, práce nemá minimální rozsah, a není splněn bod zadání číslo 6.
* How to describe in a few sentences the main components of an ASR system?
* How to analyze the results of the topic identification system? Is there any comparable results already published on similar corpus?
Hliněná Dana, doc. RNDr., Ph.D. (UMAT FEKT VUT), člen
Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Orság Filip, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Rychlý Marek, RNDr., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT21519,
author = "Adam Va\v{s}\v{s}",
type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
title = "Topic Identification from Spoken TED-Talks",
school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
year = 2019,
location = "Brno, CZ",
language = "english",
url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/21519/"
}