ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Information Technology
  • Departments
  • Department of Applied Mathematics
  • Bachelor Theses - 18105
  • View Item
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Information Technology
  • Departments
  • Department of Applied Mathematics
  • Bachelor Theses - 18105
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Posilováneho učení a neuronové sítě pro extrakce znalostí z textu

Reinforcement learning and neural networks for text mining

Type of document
bakalářská práce
bachelor thesis
Author
Hlubík Pavel
Supervisor
Maldonado Lopez Juan Pablo
Opponent
Kordík Pavel
Field of study
Znalostní inženýrství
Study program
Informatika
Institutions assigning rank
katedra aplikované matematiky
Defended
2018-06-19



Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Cílem práce je zhodnotit přínos konkrétních algoritmů posilovaného učení a neuronových sítí pro klasifikací textových dokumentů a sumarizaci textu. Je sekvenční čtení rychlejší a přesnější, než Bayesovská klasifikace? Je posilované učení vhodné pro sumarizaci textu? Literární rešerše se zabývá analýzou aktuální literatury k této problematice. V praktické části jsou pak podrobně zdokumentovány implementace a výsledky konkrétních algoritmů (Corss Entropy Methods, Reinforce). Všechny algoritmy jsou implementovány v jazyce Python. Na základě zjištěných údajů je možné usoudit, které algoritmy jsou pro řešení daných problémů použitelné a za jakých okolností a které nikoliv. V příloze práce lze nalézt zdrojové kódy všech hodnocených algoritmů.
 
The goal of this thesis is to evaluate contribution of algorithms of Reinforcement learning and neural networks for text classification and summarization. Is sequential reading faster but more precise than naive Bayesian classification? Is Reinforcement learning suitable for text summarization? Theoretical part deals with analysis of current literature regarding this problematic. Practical part consists of elaborately documented implementation and results of specific algorithms (Cross Entropy Method, Reinforce). All algorithms are implemented in Python language. Based on reported results it is possible to decide which algorithms are suitable for solving given problems and under what circumstances and which are not. In the attachment of the thesis contains source codes of all evaluated algorithms.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/76788
View/Open
PLNY_TEXT (1005.Kb)
POSUDEK (139.6Kb)
POSUDEK (135.1Kb)
Collections
  • Bakalářské práce - 18105 [240]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV