Title: Klasifikace dokumentů s částečnou informací od učitele
Other Titles: Semi-supervised document classification
Authors: Macek, Ondřej
Advisor: Ircing Pavel, Doc. Ing. Ph.D.
Referee: Lehečka Jan, Ing. Ph.D.
Issue Date: 2022
Publisher: Západočeská univerzita v Plzni
Document type: diplomová práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/48952
Keywords: strojové učení;učení s částečnou informací od učitele;klasifikátor;klasifikace dokumentů;bag-of-words;python;scikit-learn
Keywords in different language: machine learning;semi-supervised learning;classifier;document classification;bag-of-words;python;scikit-learn
Abstract: Tato práce se zabývá klasifikací dokumentů s částečnou informací od učitele. Teoretická část zastřešuje základy strojového učení a definuje prostor pro metody učení s částečnou informací od učitele mezi metodami učení s učitelem a bez učitele. Dále jsou popsány metody učení s částečnou informací od učitele a klasifikace dokumentů jako teoretický základ pro vývoj vlastní metody. Následuje popis vyvinutého algoritmu pro zvětšení objemu trénovacích dat pomocí neanotované datové sady, doplněný výsledky experimentů.
Abstract in different language: The thesis deals with the semi-supervised document classification. The theoretical part covers the basics of machine learning and defines the space for semi-supervised learning methods between supervised and unsupervised learning. Furthermore, sections of semi-supervised learning methods and document classification cover the theoretical basis for developing the own method. The own developed algorithm for enlargement the training data using an unannotated dataset is explained, accompanied by experimental results.
Rights: Plný text práce je přístupný bez omezení
Appears in Collections:Diplomové práce / Theses (KKY)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
DP-Macek.pdfPlný text práce1,02 MBAdobe PDFView/Open
Macek_O.pdfPosudek oponenta práce516,09 kBAdobe PDFView/Open
Macek_V.pdfPosudek vedoucího práce438,65 kBAdobe PDFView/Open
Macek_P.pdfPrůběh obhajoby práce236,74 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/48952

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.