Extrakce informací z dokumentů
but.committee | prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen) Ing. František Grézl, Ph.D. (člen) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, 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 B. | cs |
but.jazyk | angličtina (English) | |
but.program | Informační technologie a umělá inteligence | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Hradiš, Michal | en |
dc.contributor.author | Janík, Roman | en |
dc.contributor.referee | Špaňhel, Jakub | en |
dc.date.accessioned | 2023-08-25T06:53:31Z | |
dc.date.available | 2023-08-25T06:53:31Z | |
dc.date.created | 2023 | cs |
dc.description.abstract | S rozvojem digitalizace přichází potřeba analýzy historických dokumentů. Důležitou úlohou pro extrakci informací a dolování dat je rozpoznávání pojmenovaných entit. Cílem této práce je vyvinout systém pro extrakci informací z českých historických dokumentů, jako jsou noviny, kroniky a matriční knihy. Byl navržen systém pro extrakci informací, jehož vstupem jsou naskenované historické dokumenty zpracované OCR algoritmem. Systém je založen na modifikovaném modelu RoBERTa. Extrakce informací z českých historických dokumentů přináší výzvy v podobě nutnosti vhodného korpusu pro historickou Češtinu. Pro trénování systému byly použity korpusy Czech Named Entity Corpus (CNEC) a Czech Historical Named Entity Corpus (CHNEC), spolu s mým vlastním vytvořeným korpusem. Systém dosahuje úspěšnosti 88,85 F1 skóre na CNEC a 87,19 F1 skóre na CHNEC. Toto je zlepšení o 1,36 F1 u CNEC a 5,19 F1 u CHNEC a tedy nejlepší známé výsledky. | en |
dc.description.abstract | With development of digitization comes the need for historical document analysis. Named Entity Recognition is an important task for Information extraction and Data mining. The goal of this thesis is to develop a system for extraction of information from Czech historical documents, such as newspapers, chronicles and registry books. An information extraction system was designed, the input of which is scanned historical documents processed by the OCR algorithm. The system is based on a modified RoBERTa model. The extraction of information from Czech historical documents brings challenges in the form of the need for a suitable corpus for historical Czech. The corpora Czech Named Entity Corpus (CNEC) and Czech Historical Named Entity Corpus (CHNEC) were used to train the system, together with my own created corpus. The system achieves 88.85 F1 score on CNEC and 87.19 F1 score on CHNEC, obtaining new state-of-the-art results. | cs |
dc.description.mark | B | cs |
dc.identifier.citation | JANÍK, R. Extrakce informací z dokumentů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023. | cs |
dc.identifier.other | 148996 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/213801 | |
dc.language.iso | en | 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 | umělá inteligence | en |
dc.subject | hluboké neuronové sítě | en |
dc.subject | zpracování přirozeného jazyka | en |
dc.subject | rozpoznávání pojmenovaných entit | en |
dc.subject | tranformers | en |
dc.subject | extrakce informací | en |
dc.subject | historické dokumenty | en |
dc.subject | BERT | en |
dc.subject | RoBERTa | en |
dc.subject | RobeCzech | en |
dc.subject | zpracování českého jazyka | en |
dc.subject | masked language modeling | en |
dc.subject | NER dataset | en |
dc.subject | Artificial intelligence | cs |
dc.subject | Deep neural networks | cs |
dc.subject | Natural Language Processing | cs |
dc.subject | Named Entity Recognition | cs |
dc.subject | Transformers | cs |
dc.subject | Information extraction | cs |
dc.subject | historical documents | cs |
dc.subject | BERT | cs |
dc.subject | RoBERTa | cs |
dc.subject | RobeCzech | cs |
dc.subject | Czech language processing | cs |
dc.subject | Masked language modeling | cs |
dc.subject | NER dataset | cs |
dc.title | Extrakce informací z dokumentů | en |
dc.title.alternative | Document Information Extraction | cs |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | masterThesis | en |
dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2023-08-24 | cs |
dcterms.modified | 2023-08-24-12:03:16 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 148996 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2023.08.25 08:53:31 | en |
sync.item.modts | 2023.08.25 08:14:25 | en |
thesis.discipline | Počítačové vidění | 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 |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 4.08 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- review_148996.html
- Size:
- 9.87 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- review_148996.html