but.committee	prof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc. (předseda) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (místopředseda) doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (člen) Ing. Zbyněk Křivka, 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. Otázky u obhajoby: Rozveďte význam charakteristiky písemných n-gramů a diskutujte jejich efekt na krátkých textech z Twitteru v porovnání s delšími texty. Stručně zdůvodněte příčinu lepších výsledků dosažených s metodou výběru příznaků "informační přínos" oproti jiným metodám.	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	Drápela, Karel	cs
dc.contributor.referee	Škoda, Petr	cs
dc.date.created	2016	cs
dc.description.abstract	Práce se zabývá identifikací autorů anglických internetových komentářů. Popisuje aktuální stav v oboru určování autorství na sociálních sítích. Vysvětluje fungování a strukturu vytvořeného systému na určování autorství, který funguje na základě výběru nejinformativnějších příznaků z převážně písmemnných n-gramů a slovních druhů. Prezentuje výsledky testování systému na internetových službách Quora a Twitter.	cs
dc.description.abstract	Thesis deals with authorship attribution of english internet comments. It describes state of art in authorship attribution on social networks. It decsribes how the new system created during the work on this thesis functions. System is based on selection of most informative characteristics mostly from character n-grams and part of speech tags. It presents results of testing on comments from social networks Quora and Twitter.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	DRÁPELA, K. Strojové učení v oblasti stylometrie a určování autorství [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.	cs
dc.identifier.other	96460	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/62077
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	určování autorství	cs
dc.subject	strojové učení	cs
dc.subject	výběr příznaků	cs
dc.subject	quora	cs
dc.subject	twitter	cs
dc.subject	authorship attribution	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	feature selection	en
dc.subject	quora	en
dc.subject	twitter	en
dc.title	Strojové učení v oblasti stylometrie a určování autorství	cs
dc.title.alternative	Machine Learning in the Domain of Stylometry and Authorship Attribution	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2016-06-15	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:34	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	96460	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 18:55:40	en
sync.item.modts	2025.01.17 09:57:18	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

Strojové učení v oblasti stylometrie a určování autorství

Files

Original bundle

Collections