Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorKrál Pavel, Doc. Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorTran, Václav
dc.contributor.refereeMartínek Jiří, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2024-6-11
dc.date.accessioned2024-07-12T09:13:04Z-
dc.date.available2023-10-2
dc.date.available2024-07-12T09:13:04Z-
dc.date.issued2024
dc.date.submitted2024-5-2
dc.identifier96995
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/57103-
dc.description.abstractNeuronové síťě dnes dosahují výborných výsledků ve světě automatického vytváření souhrnu dokumentů či textů. Tato bakalářská práce se zabývá automatickým vytvářením souhrnů českých historických dokumentů, což je téma, které není příliš prozkoumané. Pro vyhodnocení a zlepšení výkonu našich metod jsme vytvořili vlastní dataset ze sady historických dokumentů. Poté jsme natrénovali a využili modely Mistral 7B a mT5, které jsou založené na architektuře Transformer. Navíc jsme implementovali a vyohodnotili přístup, který kombinuje nejnovější metody strojového překladu a metody pro automatické vytváření souhrnu textu v angličtině. Tuto metodu označujeme jako Translation-Summarizaton-Translation. Výsledky zmiňovaných metod představují nový základ pro úkol automatické sumarizace českých historických dokumentů.cs
dc.format47 s.
dc.language.isoen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plzni
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení
dc.subjectneuronové síťěcs
dc.subjectumělá inteligencecs
dc.subjectsumarizace textucs
dc.subjectčeské historické dokumentycs
dc.titleAutomatické vytváření souhrnů historických dokumentůcs
dc.title.alternativeAutomatic Creation of Summaries of Historical Documentsen
dc.typebakalářská práce
dc.thesis.degree-nameBc.
dc.thesis.degree-levelBakalářský
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-programInformatika a výpočetní technika
dc.description.resultObhájeno
dc.description.abstract-translatedIn the domain of automatic text summarization, neural networks show promising performances. This thesis probes into the task of automatic summarization of Czech historical documents, a largely unexplored niche area with a scant amount of datasets available. To evaluate and improve the performance of our methods, we created our own dataset constructed from a corpus of historical documents. Then we fine-tuned and utilized Transformer-based models Mistral 7B and mT5. We also implemented and evaluated a method, which we refer to as Translation-Summarization-Translation, where we utilize state-of-the-art machine translation and English summarization methods to generate Czech summaries. The performance of these methods set a new baseline for the task of summarizing Czech historical documents.en
dc.subject.translatedneural networken
dc.subject.translatedartificial intelligenceen
dc.subject.translatedtext summarizationen
dc.subject.translatedczech historical documentsen
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
text_thesis.pdfPlný text práce532,79 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A21B0299P_Posudek.pdfPosudek oponenta práce246,6 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A21B0299P_Hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce23,58 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A21B0299P_Obhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce108,04 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/57103

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. Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)