but.committee	doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (místopředseda) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen) Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen) Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Jakým způsobem byly využity dodatečné informace ke zvyšování přesnosti? (část bodu 2 ze zadání) Jakým způsobem bylo implementováno pravidelné rozšiřování extrahovaných dat na základě nově získávaných webových dat? (bod 3 ze zadání) Jak je na výstupu neuronové sítě, jestli je mezi entitami vztah, nebo ne? Jak rozpoznáte typ entity, o který se jedná? Vstup reprezentujete jako slova?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Smrž, Pavel	cs
dc.contributor.author	Ondřej, Karel	cs
dc.contributor.referee	Doležal, Jan	cs
dc.date.accessioned	2020-07-20T19:57:57Z
dc.date.available	2020-07-20T19:57:57Z
dc.date.created	2020	cs
dc.description.abstract	Tato diplomová práce se zabývá extrakcí vztahů mezi pojmenovanými entitami v textu. V teoretické části práce je rozebrána problematika reprezentace přirozeného jazyka pro strojové zpracování. Následně jsou definovány dvě dílčí úlohy extrakce vztahů, a to rozpoznávání pojmenovaných entit a klasifikace vztahu mezi nimi, včetně shrnutí dnešních nejmodernějších řešení. V praktické části práce je navržen systém pro automatickou extrakci vztahů mezi pojmenovanými entitami ze stažených webových stránek. Model pro klasifikaci vztahů mezi entitami je založen na předtrénovaném modelu sítě typu transfomers. V práci jsou porovnány čtyři předtrénované modely, a to BERT, XLNet, RoBERTa a ALBERT.	cs
dc.description.abstract	This master thesis deals with the extraction of relationships between named entities in the text. In the theoretical part of the thesis, the issue of natural language representation for machine processing is discussed. Subsequently, two partial tasks of relationship extraction are defined, namely named entities recognition and classification of relationships between them, including a summary of state-of-the-art solutions. In the practical part of the thesis, system for automatic extraction of relationships between named entities from downloaded pages is designed. The classification of relationships between entities is based on the pre-trained transformers. In this thesis, four pre-trained transformers are compared, namely BERT, XLNet, RoBERTa and ALBERT.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	ONDŘEJ, K. Klasifikace vztahů mezi pojmenovanými entitami v textu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.	cs
dc.identifier.other	129294	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/192476
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	extrakce vztahů	cs
dc.subject	rozpoznávaní pojmenovaných entit	cs
dc.subject	transformers	cs
dc.subject	BERT	cs
dc.subject	ALBERT	cs
dc.subject	RoBERTa	cs
dc.subject	XLNet	cs
dc.subject	dotrénování	cs
dc.subject	relationship extraction	en
dc.subject	named-entity recognition	en
dc.subject	transformers	en
dc.subject	BERT	en
dc.subject	ALBERT	en
dc.subject	RoBERTa	en
dc.subject	XLNet	en
dc.subject	fine-tuning	en
dc.title	Klasifikace vztahů mezi pojmenovanými entitami v textu	cs
dc.title.alternative	Classification of Relations between Named Entities in Text	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2020-07-16	cs
dcterms.modified	2020-07-17-14:44:24	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	129294	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.12 22:14:55	en
sync.item.modts	2021.11.12 21:36:30	en
thesis.discipline	Inteligentní systémy	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Klasifikace vztahů mezi pojmenovanými entitami v textu

Files

Original bundle

Collections