Rychlé diskriminativní neuronové sítě pro opravu textu

Simple item page
but.committeedoc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) doc. Ing. Radek Burget, 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 přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C.cs
but.jazykslovenština (Slovak)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKohút, Jansk
dc.contributor.authorChupáč, Sebastiánsk
dc.contributor.refereeBeneš, Karelsk
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractCieľom tejto práce je návrh a implementácia architektúry rýchlej diskriminatívnej neurónovej siete s jediným dopredným priechodom, ktorá deteguje a opravuje chyby v texte. Boli navrhnuté a implementované viaceré architektúry zvlášť pre detekciu a opravy chýb. Tieto modely využívajú najmä konvolučné a LSTM vrstvy a CTC stratovú funkciu. jednotlivé modely boli trénované a následne vyhodnotené na datasetoch z troch rôznych textových korpusov. Vyhodnotením a experimentami bola ukázaná schopnosť architektúr detegovať a opravovať chyby v texte na úrovni znakov jediným dopredným priechodom.sk
dc.description.abstractThe goal of this work is to propose and implement a fast discriminating neural network with only one forward pass, to detect and correct mistakes in text data. Multiple architectures were implemented for detection and correction separately. These models make use of convolution layers, LSTM layers and CTC loss function. Models were trained and evaluated on datasets made from three different text corpora. Experiments and evaluation present the ability of these models to detect and correct mistakes on character level with only one, fast forward pass.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationCHUPÁČ, S. Rychlé diskriminativní neuronové sítě pro opravu textu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other148399cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/211167
dc.language.isoskcs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectNeurónové sietesk
dc.subjectspracovanie prirodzeného jazykask
dc.subjectoprava textusk
dc.subjectumelá inteligenciask
dc.subjectstrojové učeniesk
dc.subjectkonvolučné neurónové sietesk
dc.subjectLSTMsk
dc.subjectCTCsk
dc.subjectNeural networksen
dc.subjectnatural language processingen
dc.subjecttext correctionen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectconvolutional neural networksen
dc.subjectLSTMen
dc.subjectCTCen
dc.titleRychlé diskriminativní neuronové sítě pro opravu textusk
dc.title.alternativeFast Discriminative Neural Networks for Text Correctionen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-13cs
dcterms.modified2023-06-13-11:51:13cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid148399en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 20:59:37en
sync.item.modts2025.01.15 17:59:31en
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.86 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
review_148399.html
Size:
10.58 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_148399.html
Download
Collections
2023