Extrakce vztahů z textu

Simple item page
but.committeedoc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda) doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (člen) Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen) Ing. Aleš Smrčka, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, 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. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na oponentem položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm ...cs
but.jazykslovenština (Slovak)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorSmrž, Pavelsk
dc.contributor.authorKrálovič, Kristiánsk
dc.contributor.refereeOndřej, Karelsk
dc.date.accessioned2023-07-17T08:04:12Z
dc.date.available2023-07-17T08:04:12Z
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractTáto bakalárska práca sa zameriava na extrakciu sémantických vzťahov medzi pomenovanými entitami v prirodzenom texte pomocou učenia s malým počtom pomocných príkladov. V teoretickej časti práce sú predstavené metódy reprezentácie prirodzeného jazyka pomocou hustých vektorov a rozpoznávanie pomenovaných entít. Ďalej sú opísané prístupy k extrakcii sémantických vzťahov založené na hlbokom učení. Teoretická časť zahŕňa aj popis učenia s malým počtom trénovacích príkladov v kontexte extrakcie sémantických vzťahov. V implementačnej časti bol navrhnutý systém pre extrakciu sémantických vzťahov z textu. Systém ku klasifikácii vzťahov využíva párové klasifikátory založené na predtrénovaných jazykových modeloch typu transformers. Pre potreby práce boli natrénované modely ELECTRA-PAIR, RoBERTa-PAIR a BERT-PAIR. V experimentálnej časti práce sú tieto modely vyhodnotené nad rôznymi dátovými sadami. Experimentálna časť zároveň zahrňuje aj experimenty zamerané na klasifikáciu zložitejších sémantických vzťahov.sk
dc.description.abstractThis bachelor thesis focuses on the extraction of semantic relations between named entities in natural text using learning with a small number of supporting examples. The theoretical part of the thesis introduces methods for natural language representation using dense vectors and named entity recognition. Next, deep learning based approaches for semantic relation extraction are described. The theoretical part also includes a description of learning with a small number of training examples in the context of semantic relation extraction In the implementation part, a system for extracting semantic relations from text has been proposed. The system uses pairwise classifiers based on pre-trained language models like transformers to classify the relations. For the purpose of this work, the ELECTRA-PAIR, RoBERTa-PAIR and BERT-PAIR models were trained. In the experimental part of the thesis, these models are evaluated over different datasets. The experimental part also includes experiments aimed at classifying more complex semantic relations.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationKRÁLOVIČ, K. Extrakce vztahů z textu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other147945cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/211143
dc.language.isoskcs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectextrakcia sémantických vzťahov z textusk
dc.subjecttransformerssk
dc.subjectFewRelsk
dc.subjectBERT-PAIRsk
dc.subjectRoBERTa-PAIRsk
dc.subjectELECTRA-PAIRsk
dc.subjectučenie s malým počtom príkladovsk
dc.subjectsemantic relation extraction from texten
dc.subjecttransformersen
dc.subjectFewRelen
dc.subjectBERT-PAIRen
dc.subjectRoBERTa-PAIRen
dc.subjectELECTRA-PAIRen
dc.subjectFewRelen
dc.subjectdatasetsen
dc.subjectfew-shot trainingen
dc.titleExtrakce vztahů z textusk
dc.title.alternativeRelation Extraction from Texten
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-12cs
dcterms.modified2023-06-12-15:48:15cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid147945en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2023.07.17 10:04:12en
sync.item.modts2023.07.17 09:24:21en
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 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.86 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.pdf
Size:
366.78 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
appendix-1.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
review_147945.html
Size:
13.7 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_147945.html
Download
Collections
2023