Název:	Distributional semantics using neural networks: technical report no. DCSE/TR-2016-04
Autoři:	Svoboda, Lukáš
Datum vydání:	2016
Nakladatel:	University of West Bohemia
Typ dokumentu:	zpráva report
URI:	http://www.kiv.zcu.cz/cz/vyzkum/publikace/technicke-zpravy/ http://hdl.handle.net/11025/25377
Klíčová slova:	neuronové sítě;sémantika;zpracování přirozeného jazyka
Klíčová slova v dalším jazyce:	neural networks;semantic;natural language processing
Abstrakt v dalším jazyce:	During recent years, neural networks show crucial improvement in catching semantics of words or sentences. They also show improves in Language modeling, which is crucial for many tasks among Natural Language Processing (NLP). One of the most used architectures of Artificial Neural Networks (ANN) in NLP are Recurrent Neural Networks (RNN) that do not use limited size of context. By using recurrent connections, information can cycle in side these networks for arbitrarily long time. Thesis summarizes the state-of-the-art approaches to distributional semantics. Thesis also focus on further use of ANN among NLP problems.
Práva:	© University of West Bohemia in Pilsen
Vyskytuje se v kolekcích:	Zprávy / Reports (KIV)

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.