Hledat
Zobrazují se záznamy 1-3 z 3
Unsupervised and Semi-Supervised Multilingual Learning for Resource-Poor Languages
Unsupervised and Semi-Supervised Multilingual Learning for Resource-Poor Languages
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Zeman, Daniel
Datum publikování: 2012
Datum obhajoby: 07. 09. 2012
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Pra ce se zaměřuje na neř zenou morfologickou segmentaci, jednu ze za kladn ch u loh poč tačov eho zpracov an přirozen eho jazyka. V t eto u loze je c lem rozložit slova na morf emy. Popisuji a reim- plementuji model ...
This thesis focuses on unsupervised morphological seg- mentation, the fundamental task in NLP which aims to break words into morphemes. I describe and re-implement a model proposed in Lee et al. (2011) and evaluate it on ...
This thesis focuses on unsupervised morphological seg- mentation, the fundamental task in NLP which aims to break words into morphemes. I describe and re-implement a model proposed in Lee et al. (2011) and evaluate it on ...
Predikce vývoje ceny ropy na základě textových zpravodajských informací
Crude Oil Price Forecast based on Text News
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Bojar, Ondřej
Datum publikování: 2012
Datum obhajoby: 18. 06. 2012
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Pro předpověď vývoje ceny ropy existuje celá řada algoritmů. V této práci přinášíme nový pohled na tuto problematiku a představujeme náš projekt COPF. Pomocí klasifikátoru maximální entropie se snažíme předpovídat z textových ...
For crude oil price forecast, there is a whole range of algorithms. In this thesis we bring out a new perspective on this issue and introduce our project COPF. Using a maximum entropy classifier, we try to predict the ...
For crude oil price forecast, there is a whole range of algorithms. In this thesis we bring out a new perspective on this issue and introduce our project COPF. Using a maximum entropy classifier, we try to predict the ...
Automatické osvojení vzorů s minimální supervizí
Automatické osvojení vzorů s minimální supervizí
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Hana, Jiří
Datum publikování: 2012
Datum obhajoby: 10. 05. 2012
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Diplomová práce popisuje algoritmus pro automatické osvojení vzorů s minimální supervizí, který vznikl rozšířením systému Paramor (Monson, 2009), fungujícího zcela bez supervize. Systém je modifikován, aby přijímal snadno ...
The thesis presents a semi-supervised morphology learner developed by extending Paramor (Monson, 2009), an unsupervised system, to accept easy to obtain manually provided data in the form of inflections with marked morpheme ...
The thesis presents a semi-supervised morphology learner developed by extending Paramor (Monson, 2009), an unsupervised system, to accept easy to obtain manually provided data in the form of inflections with marked morpheme ...