Detekce vztahů mezi tituly Starého Egyptského království

Abstract

Tato diplomová práce si klade za cíl prozkoumat vazby mezi titulem vezíra a dalšími tituly období Staré říše. Jako zdroj dat využíváme jedinečnou databázi Maatbase, vytvořenou na Českém egyptologickém ústavu. Na základě analýzy vztahů mezi jednotlivci a jejich tituly jsme vytvořili dva datové soubory, které jsme dále využili při modelování. Za účelem prozkoumání výše zmíněných vazeb jsme pomocí logistické regrese a vícevrstvého perceptronu vytvořili dvanáct modelů. Tyto modely jsme následně analyzovali z několika úhlů pohledu. Nejprve jsme vyhodnotili jejich adekvátnost, jak dobře popisují data. Poté jsme identifikovali jednotlivce, kterým model přiřadil vysokou pravděpodobnost titulu vezíra, ačkoliv jím ve skutečnosti nebyli. Nakonec jsme s využitím SHAP hodnot zkoumali vliv jednotlivých vstupních proměnných na výslednou predikci. Naše výsledky jsme porovnali s již publikovanými pracemi. Jako vedlejší produkt modelování prezentujeme výsledek PCA transformace, aplikované na kategorie titulů. Ve výsledné transformaci lze jasně odlišit kategorii rodina, která se promítla do odlišných komponent než ostatní kategorie. Práce je zakončena přílohou obsahující množství doprovodných tabulek a grafů, které doplňují výsledky uvedené v hlavních částech práce.

This master thesis aims to analyze the patterns behind the vizier and other titles of the Old Kingdom of Egypt. As a data source we will use unique Maatbase database which was created under the Czech Institute of Egyptology. By inspecting persons together with their titulary, we create two datasets that we will use in our modelling. Later, by means of logistic regression and multilayer perceptron, we implement twelve models to analyze the patterns. The model analysis is performed from multiple perspectives. Firstly, we evaluate the performance of the models. Secondly, we highlight persons with high predictions although these persons were not viziers. Finally, we use SHAP values to analyze the importance of the features in each model. The results are compared with other publications. As a by-product we show a projection of titles categories onto the first two principal component, where family category is easily distinguished from other categories. This thesis is concluded with Attachment that present multiple tables and figures that complement our results in more details.