Detail práce
Strojové učení pro odpovídání na otázky v češtině
Táto diplomová práca sa zaoberá učením neurónových sietí na odpovedanie otázok v češtine. Neurónové siete sú vytvorené v jazyku Python použitím knižnice PyTorch. Vytvorené sú na základe štruktúry LSTM. Učené sú na českej dátovej sade SQAD. Pretože dátová sada je menšia ako anglické dátové sady, rozširujem neurónové siete o algoritmické postupy. Pre jednoduchšiu aplikáciu algoritmov a lepšiu presnosť rozdeľujem odpovedanie na otázku do menších častí.
strojové učenie, neurónové siete, spracovanie prirodzeného jazyka, odpovedanie na otázku
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 otázku 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 E.
- V práci využívate dva typy rekurentných sietí - LSTM a GRU, bez ich hlbšieho popisu. Popíšte rozdiely medzi týmito sieťami. Ktorá sieť ma koľko parametrov?
Bartík Vladimír, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Holík Lukáš, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D. MBA (UPGM FIT VUT), člen
Peringer Petr, Dr. Ing. (UITS FIT VUT), člen
Rychlý Marek, RNDr., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
@mastersthesis{FITMT22913, author = "Peter Pastorek", type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce", title = "Strojov\'{e} u\v{c}en\'{i} pro odpov\'{i}d\'{a}n\'{i} na ot\'{a}zky v \v{c}e\v{s}tin\v{e}", school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}", year = 2020, location = "Brno, CZ", language = "slovak", url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22913/" }