but.committee	doc. Ing. František Zbořil, CSc. (předseda) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen) Ing. Marcela Zachariášová, 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 " A ". Otázky u obhajoby: Při trénování modelů bylo pro každou metodu potřeba nastavit mnoho parametrů. V práci uvádíte, jaké hodnoty jste vybraným parametrům nastavil, ale příliš své rozhodnutí nezdůvodňujete. Můžete shrnout, jaké hodnoty parametrů jste při trénování volil a proč jste nezkoušel i jiné hodnoty? Jak si vysvětlujete, že model GloVe dosahuje v některých testech podstatně nižší úspěšnosti než Word2Vec a FastText?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Smrž, Pavel	cs
dc.contributor.author	Hošták, Viliam Samuel	cs
dc.contributor.referee	Otrusina, Lubomír	cs
dc.date.created	2017	cs
dc.description.abstract	Táto práca sa zaoberá sémantickou podobnosťou slov. Popisuje a porovnáva existujúce modely, ktoré sa aktuálne pre tento účel používajú. Rozoberá návrh a implementáciu vytvoreného systému na predspracovanie textového korpusu, vytváranie sémantických modelov a vyhľadávanie sémanticky príbuzných slov. Vytvorený systém umožňuje prácu s distribučnými sémantickými modelmi Word2vec, FastText a GloVe.	cs
dc.description.abstract	This thesis deals with semantic similarity of words. It describes and compares existing models that are currently used for this purpose. It discusses the design and implementation of the system for corpus preprocessing, semantic modelling and retrieval of semantically related words. The system that has been created supports the use of distributional semantic models Word2vec, FastText and Glove.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	HOŠTÁK, V. Shlukování slov podle významu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.	cs
dc.identifier.other	106072	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/69755
dc.language.iso	cs	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	spracovanie prirodzeného jazyka	cs
dc.subject	sémantická podobnosť	cs
dc.subject	Word2vec	cs
dc.subject	FastText	cs
dc.subject	GloVe	cs
dc.subject	Gensim	cs
dc.subject	natural language processing	en
dc.subject	semantic similarity	en
dc.subject	Word2vec	en
dc.subject	FastText	en
dc.subject	GloVe	en
dc.subject	Gensim	en
dc.title	Shlukování slov podle významu	cs
dc.title.alternative	Word Sense Clustering	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2017-06-14	cs
dcterms.modified	2020-05-09-23:41:04	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	106072	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:01:29	en
sync.item.modts	2025.01.15 20:04:18	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Shlukování slov podle významu

Files

Original bundle

Collections