Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorKonopík, Miloslav
dc.contributor.authorSteinberger, David
dc.contributor.refereeKrál, Pavel
dc.date.accepted2013-06-06
dc.date.accessioned2014-02-06T12:43:56Z
dc.date.available2012-10-15cs
dc.date.available2014-02-06T12:43:56Z
dc.date.issued2013
dc.date.submitted2013-05-10
dc.identifier52814
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/8660
dc.description.abstractTato práce se zabývá rozpoznáváním pojmenovaných entit v právních textech pomocí pravidlových i statistických metod. Pravidlové metody jsou použity k rozpoznávání označení zákonných norem a judikátů a dosahují průměrně 87% úspěšnosti. Statistické metody, které jsou založeny na strojovém učení, jsou použity k rozpoznávání předělu oddělující vyrozumění daného soudu od rekapitulace. Bylo dosaženo 45% úspěšnosti přesného určení předělové věty, avšak průměrná poměrná odchylka není větší než 8.32% celého dokumentu. Integrace výsledků této práce do vyhledávacího stroje umožňuje právníkům číst pouze relevantní rozhodnutí nebo jejich důležité části.cs
dc.formatv s., 31 s., IX s.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.subjectNLPcs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectmaximální entropiecs
dc.subjectprávocs
dc.subjectjudikátcs
dc.subjectsoudní rozhodnutícs
dc.titleRozpoznávání pojmenovaných entit v právních textechcs
dc.title.alternativeNamed Entity Recognition in Legal Documentsen
dc.typebakalářská prácecs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.description.departmentKatedra informatiky a výpočetní technikycs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThe thesis deals with named entity recognition in legal documents based on rule-based and statistical methods. Rule-based methods are used for the recognition of references to statutes and court judgments with an average success rate of 87%. Statistical methods based on machine learning are used for the recognition of divisions between recapitulations and most recent court judgments. Results achieve a success rate of up to 45% of the exact match of the dividing sentence with the average error below 8.32% of the entire document. The integration of the results into a search engine enables lawyers to focus on relevant decisions or their important parts only.en
dc.subject.translatednamed entity recognitionen
dc.subject.translatedNLPen
dc.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedlawen
dc.subject.translatedjudgmenten
dc.subject.translatedcourt decisionen
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
D.Steinberger-Rozpoznavani.pojmenovanych.entit.v.pravnich.textech.pdfPlný text práce1,44 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A10B0678Phodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce127,33 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A10B0678Pposudek.pdfPosudek oponenta práce127,5 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A10B0678Pobhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce70,16 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/8660

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)