Title: Rozpoznávání pojmenovaných entit v historických textových dokumentech
Other Titles: Named Entity Recognition in Historical Text Documents
Authors: Vacek, Milan
Advisor: Král Pavel, Doc. Ing. Ph.D.
Referee: Martínek Jiří, Ing.
Issue Date: 2020
Publisher: Západočeská univerzita v Plzni
Document type: bakalářská práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/41818
Keywords: zpracování přirozeného jazyka;rozpoznání jmenných entit;neuronové sítě;konvoluční neuronové sítě;rekurentní neuronové sítě
Keywords in different language: natural language processing;named entity recognition;neural networks;convolutional neural networks;recurrent neural networks
Abstract: Cílem práce bylo prostudovat dodané datové kolekce a relevantní metody rozpoznávání pojmenovaných entit založené na neuronových sítích. Díky takto získaných poznatků byly zvoleny dvě nejvhodnější metody pro rozpoznávání pojmenovaných entit. Tyto metody byly konvoluční BLSTM síť trénovaná samostatně a s přenosem znalostí (tzv. transfer learning). Pro každou z těchto metod byl vytvořen funkční prototyp systému pro rozpoznání pojmenovaných entit.
Abstract in different language: The aim of the thesis was to study provided data sets and relevant methods of named entity recognition based on neural networks. Thanks to gathered information there were chosen two most suitable methods for named entity recognition. These methods were convolutional BLSTM network with standalone and transfer learning. For both of this methods working prototype of named entity recognition system was be created for each of this methods.
Rights: Plný text práce je přístupný bez omezení.
Appears in Collections:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Vacek_Milan_Bakalarska_prace.pdfPlný text práce558,69 kBAdobe PDFView/Open
A17B0383P_Posudek.pdfPosudek oponenta práce40,09 kBAdobe PDFView/Open
A17B0383P_Hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce31,95 kBAdobe PDFView/Open
A17B0383P_Obhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce35,89 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/41818

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.