Kontextově informovaná predikce slovních tvarů
Context-Aware Prediction of Inflectional Word-forms
dc.contributor.advisor | Pichl Jan | |
dc.contributor.author | Van Duy Ta | |
dc.date.accessioned | 2021-06-15T22:52:01Z | |
dc.date.available | 2021-06-15T22:52:01Z | |
dc.date.issued | 2021-06-15 | |
dc.identifier | KOS-960815824305 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10467/95317 | |
dc.description.abstract | Standardní formulace úlohy predikce slovních tvarů je predikce cílového tvaru slova, když je zadaný základní tvar a jeho morfo-syntaktické značky. Typické využití predikce slovních tvarů zahrnuje automatickou opravu textu, strojový překlad a obohacování korpusů. Cílem naší práce je vytvořit model, který predikuje slovní tvar ze zadaného základního tvaru a kontextu věty namísto spoléhání se na další vstupy, jako například na morfo-syntaktické značky. V naší práci jsme zkonstruovali českou datovou sadu pro trénink, validaci a vyhodnocení kontextově informované predikce inflexních forem. Dále jsme navrhli dva přístupy řešící zkoumaný problém. Na závěr jsme provedli automatické i lidské hodnocení navrhovaných přístupů. | cze |
dc.description.abstract | Standard word form prediction is the task of predicting the target word-form given its base-form and morpho-syntactic tags. The typical use cases include automatic text correction, machine translation, and corpora enrichment. The aim of our thesis is to create an infection prediction model that predicts the target inflection from the input base-form and the sentence context instead of relying on other additional inputs like morpho-syntactic tags. In our work, we constructed a Czech dataset for the training, validation, and evaluation of the context-aware prediction of inflectional forms. Furthermore, we proposed two approaches for the prediction task. Finally, we performed both automatic and human evaluations of the proposed models. | eng |
dc.publisher | České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum. | cze |
dc.publisher | Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre. | eng |
dc.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 | eng |
dc.rights | 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 | cze |
dc.subject | Inflekce | cze |
dc.subject | Tvarosloví | cze |
dc.subject | Transformers | cze |
dc.subject | Encoder-Decoder | cze |
dc.subject | Sequence-to-Sequence | cze |
dc.subject | Zpracování přirozeného jazyka | cze |
dc.subject | Neuronové sítě | cze |
dc.subject | Inflection | eng |
dc.subject | Morphology | eng |
dc.subject | Transformers | eng |
dc.subject | Encoder-Decoder | eng |
dc.subject | Sequence-to-Sequence | eng |
dc.subject | Natural Language Processing | eng |
dc.subject | Neural Networks | eng |
dc.title | Kontextově informovaná predikce slovních tvarů | cze |
dc.title | Context-Aware Prediction of Inflectional Word-forms | eng |
dc.type | diplomová práce | cze |
dc.type | master thesis | eng |
dc.contributor.referee | Chudáček Václav | |
theses.degree.discipline | Datové vědy | cze |
theses.degree.grantor | katedra počítačů | cze |
theses.degree.programme | Otevřená informatika | cze |
Soubory tohoto záznamu
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
-
Diplomové práce - 13136 [833]