Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorKonkol Michal, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorWitz, Lukáš
dc.contributor.refereeSteinberger Josef, Doc. Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2016-9-6
dc.date.accessioned2017-02-21T08:28:06Z-
dc.date.available2015-9-1
dc.date.available2017-02-21T08:28:06Z-
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-6-23
dc.identifier66806
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23682
dc.description.abstractCílem práce je prozkoumat metody používané pro rozpoznávání pojmenovaných entit, z těchto technik jednu vybrat, implementovat, ověřit funkčnost porovnáním s již existujícími systémy a následně aplikovat na data pocházející ze sociálních médií, v nichž identifikuje názvy organizací a produktů. Implementované řešení staví na knihovně pro strojové učení Brainy a pro realizaci používá jí poskytovaný algoritmus Conditional Random Fields. Vytvořený systém na standardním korpusu (Czech Named Entity Corpus) dosahuje podobných výsledků jako ten, který se snaží napodobit. Systém pro korpus dosahuje úspěšnosti 70,69 % (Micro F-measure strict) a pro data pocházející ze sociálních sítí 83,04 %. Hlavním přínosem této práce je vytvoření systému umožňujícího rozpoznávání pojmenovaných entit v textu a otestování jeho výkonnosti na komentářích pocházející z internetového fóra zaměřujícího se především na jednu doménu, kterou jsou telekomunikace.cs
dc.format71 s. (18 677 slov)cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectrozpoznávání pojmenovaných entitcs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectsociální médiacs
dc.titleRozpoznávání názvů značek v sociálních mediíchcs
dc.title.alternativeRecognition of brands in social mediaen
dc.typediplomová prácecs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThe goal of this thesis is to survey methods used for the Named-entity recognition, to choose one, implement it, verify the functionality by comparing it to an already existing system and apply it on data extracted from social media and recognize names of products and organisations. The implemented solution builds on a machine learning library named Brainy and uses its Conditional Random Fields implementation. The created system achieves similar results on the Czech Named Entity Corpus as the system we try to reproduce. The system performance for the corpus (measured in Micro F-measure strict) is 70.69 % and it scores 83.04 % for the social media data. The main benefit this thesis brings is a system able to recognise named entities and test its performance on comments from a forum focusing on telecommunication.en
dc.subject.translatednamed-entity recognitionen
dc.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedsocial mediaen
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Lukas_Witz_DP_2016.pdfPlný text práce727,16 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A14N0150Pposudek-op.PDFPosudek oponenta práce391,14 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A14N0150Phodnoceni-ved.PDFPosudek vedoucího práce338,13 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A14N0150Pobhajoba.PDFPrůběh obhajoby práce204,89 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/23682

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra informatiky a výpočetní techniky / Department of Computer Science and Engineering
  5. Diplomové práce / Theses (KIV)