Název: Segmentace textu dle tématu
Autoři: Beneš, Jan
Citace zdrojového dokumentu: RENDL, Jan ed. Studentská vědecká konference: bakalářské studijní programy, sborník rozšířených abstraktů, květen 2019, Plzeň. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2018, s. 29-30. ISBN 978-80-261-0789-7.
Datum vydání: 2018
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: konferenční příspěvek
conferenceObject
URI: http://hdl.handle.net/11025/29857
svk.fav.zcu.cz/download/sbornik_svkb_2018.pdf
ISBN: 978-80-261-0789-7
Klíčová slova: segmentace textu;segmentační algoritmy;rekurentní neuronové sítě
Klíčová slova v dalším jazyce: text segmentation;segmentation algorithms;recurrent neural networks
Abstrakt: V této práci jsem zjistil, že rekurentní neuronové sítě podávají dobré výsledky při aplikaci na problém segmentace textu. Tento typ neuronových sítí by zároveň mohl být i cestou k dosažení ještě lepších výsledků. Tento typ neuronových sítí by zároveň mohl být i cestou k dosažení ještě lepších výsledků. Nevýhodou modelů hlubokého strojového učení je, že existuje velké množství hyperparametrů, kterými se ovlivnit chování modelu. Počítačová optimalizace těchto parametrů vyžaduje obrovský výpočetní výkon, proto jsou pro efektivní nastavení vyžadovány expertní znalosti. Z toho důvodu se dá usoudit, že nastavení modelu pravděpodobně není optimální. Výhodou těchto moderních přístupů oproti tradičním však je, že při volbě dostatečně komplexní struktury zvětšení trénovacího datasetu téměř vždy přinese zlepšení prediktivních schopností modelu. Proto je pravděpodobné, že zvětšení datasetu je cesta k dosažení ještě lepších výsledků.
Práva: © Západočeská univerzita v Plzni
Vyskytuje se v kolekcích:Studentská vědecká konference 2018-bakalářské studijní programy
Studentská vědecká konference 2018-bakalářské studijní programy
Studentská vědecká konference 2018-bakalářské studijní programy

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Benes.pdfPlný text227,32 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/29857

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