Strojové učení pro odpovídání na otázky v češtině

Loading...
Thumbnail Image

Date

Authors

Pastorek, Peter

Mark

E

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií

ORCID

Abstract

Táto diplomová práca sa zaoberá učením neurónových sietí na odpovedanie otázok v češtine. Neurónové siete sú vytvorené v jazyku Python použitím knižnice PyTorch. Vytvorené sú na základe štruktúry LSTM. Učené sú na českej dátovej sade SQAD. Pretože dátová sada je menšia ako anglické dátové sady, rozširujem neurónové siete o algoritmické postupy. Pre jednoduchšiu aplikáciu algoritmov a lepšiu presnosť rozdeľujem odpovedanie na otázku do menších častí.
This Master's thesis deals with teaching neural network question answering in Czech. Neural networks are created in Python programming language using the PyTorch library. They are created based on the LSTM structure. They are trained on the Czech SQAD dataset. Because Czech data set is smaller than the English data sets, I opted to extend neural networks with algorithmic procedures. For easier application of algorithmic procedures and better accuracy, I divide question answering into smaller parts.

Description

Citation

PASTOREK, P. Strojové učení pro odpovídání na otázky v češtině [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.

Document type

Document version

Date of access to the full text

Language of document

sk

Study field

Informační systémy

Comittee

doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (místopředseda) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (člen) RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)

Date of acceptance

2020-07-16

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 otázku 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 E. Otázky u obhajoby: V práci využívate dva typy rekurentných sietí - LSTM a GRU, bez ich hlbšieho popisu. Popíšte rozdiely medzi týmito sieťami. Ktorá sieť ma koľko parametrov?

Result of defence

práce byla úspěšně obhájena

DOI

Collections

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By

Citace PRO