Detail práce
Named Entity Recognition Exploiting Sub Word Information
Cieľom tejto bakalárskej práce je zhotovenie systému rozpoznania názvoslovnej entity zhotovenej na základe modelu, ktorý bol nedávno považovaný za jeden z najmodernejších a popri tom skúma aký vplyv majú podslovné informácie na nahradenie slov mimo slovnej zásoby. Vytvorený systém vedľa anglického jazyka podporuje aj dva Indo-Európske jazyky konkrétne nemčinu a maďarčinu. Bakalárska práca predstavuje systém využívajúci hlboké učenie pre rozpoznávanie názvoslovných entít, ktorý používa predtrénované a samotrénované slovné vnorenia, zriedkavé vnorenia a charakterové vnorenia vyzdvihnuté konvolučnou neurónovou sieťou. Tieto vnorenia najprv spracujeme sekvenčnou (dlhodobá-krátkodobá pamäť) a potom charakteristickou (podmienené náhodné pole) metódou. Cieľom je dosiahnuť podobnú F1-mieru akú má inšpiračný model s možnosťou porovnania s ostatnými modernými systémami. Výsledkom našej práce je systém, ktorý na anglickej testovacej sade CoNLL 2003 dosiahol 90.98%-né F1-mieru používajúci predtrénované vnorenia a približuje sa k inšpiračnej práci s hodnotou 91.26%. V prípade ďalších jazykov používajúcich samotrénované slovné vnorenia dosiahol systém na testovacej sade WikiAnn pre nemčinu 89.34%-nú a pre maďarčinu 93.04%-nú F1-mieru.
spracovanie prirodzeného jazyka, rozpoznávanie názvoslovných entít, neurónové siete, konvolučná neurónová sieť, podmienené náhodné pole, krátkodobá-dlhodobá pamäť, podslovné informácie
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.
Proč vycházejí výsledky pro němčinu lépe a pro angličtinu hůře?
Bartík Vladimír, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Orság Filip, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT24847,
author = "Patrik Dobrovodsk\'{y}",
type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
title = "Named Entity Recognition Exploiting Sub Word Information",
school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
year = 2022,
location = "Brno, CZ",
language = "english",
url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/24847/"
}