Aplikace pro sumarizaci textu

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda) doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (místopředseda) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent 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: Provedené experimenty byly zaměřeny odděleně na varianty používající algoritmus TextRank a algoritmus LSA. Můžete je na základě dosažených výsledků porovnat vzájemně? Jaký je stav v oblasti sumarizace pro texty v češtině?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorBartík, Vladimírcs
dc.contributor.authorMička, Jakubcs
dc.contributor.refereeZendulka, Jaroslavcs
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractV této práci jsem se zaměřil na implementaci webové aplikace, která slouží jako prostředek pro automatickou tvorbu souhrnů v anglickém jazyce. Automatická tvorba souhrnů je v řešení prováděna pomocí metody TextRank a Latentní sémantické analýzy. Obě tyto metody jsou vylepšeny o rozpoznávání pojmenovaných entit. Přínosem této práce je zjištění, že využití rozpoznávání pojmenovaných entit u Latentní sémantické analýzy a především u metody TextRank, vede k vytváření kvalitnějších souhrnů. Tato kvalita souhrnů byla ověřena pomocí metrik ROUGE.cs
dc.description.abstractThis work is focused on an implementation a web application, which is a tool for automatic English text summarization. In result, automatic text summarization is made by TextRank and Latent semantic analysis method. Both of these methods are improved by named entity recognition. The main benefit of this work is proving that using the named entity recognition with Latent semantic analysis and especially with TextRank method leads to creation of higher quality summaries. This quality of the summaries was verified by ROUGE metrics.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationMIČKA, J. Aplikace pro sumarizaci textu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.cs
dc.identifier.other122002cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/180168
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectsumarizace textucs
dc.subjectzpracování přirozeného jazykacs
dc.subjectROUGEcs
dc.subjectPythoncs
dc.subjectTextRankcs
dc.subjectLatentní sémantická analýzacs
dc.subjectlematizacecs
dc.subjectstematizacecs
dc.subjectpojmenované entitycs
dc.subjectstop slovacs
dc.subjecttokenizacecs
dc.subjecttext summarizationen
dc.subjectnatural language processingen
dc.subjectROUGEen
dc.subjectPythonen
dc.subjectTextRanken
dc.subjectLatent semantic analysisen
dc.subjectlemmatizationen
dc.subjectstemmatizationen
dc.subjectnamed entitiesen
dc.subjectstop wordsen
dc.subjecttokenizationen
dc.titleAplikace pro sumarizaci textucs
dc.title.alternativeApplication for Text Summarizationen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-12cs
dcterms.modified2019-07-08-13:31:22cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid122002en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 19:23:51en
sync.item.modts2025.01.17 12:40:28en
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémůcs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Collections
2019