| Název: | Detekce tématu dokumentu |
| Další názvy: | Topic detection |
| Autoři: | Kandyba, Jan |
| Vedoucí práce/školitel: | Zajíc Zbyněk, Ing. Ph.D. |
| Oponent: | Lehečka Jan, Ing. Ph.D. |
| Datum vydání: | 2019 |
| Nakladatel: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Typ dokumentu: | bakalářská práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/37685 |
| Klíčová slova: | klasifikace;neuronové sítě;učení s učitelem;lineární diskriminační analýza;podpůrné vektory |
| Klíčová slova v dalším jazyce: | classification;neural networks;supervised learning;linear discriminant analysis;support vectors |
| Abstrakt: | Tato práce se zabývá problematikou zpracování přirozeného jazyka, konkrétně klasifikací dokumentů a s použitím knihoven Pythonu testuje jejich úspěšnost pro úlohu detekce tématu na reálných datech od jazykové poradny Ústavu pro jazyk český Akademie věd ČR (projekt DG16P02B009). Mezi vybrané algoritmy patří Support Vector Classification, lineární diskriminační analýza a především aplikace neuronových sítí. |
| Abstrakt v dalším jazyce: | The aim of this work is to investigate the methods of document classification and with the support of Python libraries test their efficiency rate on the real data from Czech Language Institute of the Czech Academy of Sciences (project DG16P02B009). The specified algorithms are Support Vector Classification, Linear Discriminant Analysis and primarily the application of the neural networks. |
| Práva: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY) |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| BP_TopicDetection_v1.00 - JKa.pdf | Plný text práce | 1,04 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| kandyba-v.pdf | Posudek vedoucího práce | 692,38 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| kandyba-o.pdf | Posudek oponenta práce | 785,44 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| kandyba-p.pdf | Průběh obhajoby práce | 340,52 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/37685Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.