Hledat
Zobrazují se záznamy 1-3 z 3
Lexical and Morphological Choices in Machine Translation
Lexikální a tvaroslovné varianty ve strojovém překladu
Dizertační práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Bojar, Ondřej
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 12. 06. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: This work focuses on two problems in machine translation: lexical choice and target-side morphology. The first problem is the correct transfer of meaning from the source language to the target language. The second problem, ...
Práce se zabývá dvěma problémy strojového překladu: lexikální volbou a morfologií v cílovém jazyce. První úlohou je správné přenesení významu ze zdrojového jazyka do cílového. Druhá úloha, která hraje roli především při ...
Práce se zabývá dvěma problémy strojového překladu: lexikální volbou a morfologií v cílovém jazyce. První úlohou je správné přenesení významu ze zdrojového jazyka do cílového. Druhá úloha, která hraje roli především při ...
Semantic annotations
Sémantické anotace
Dizertační práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Vojtáš, Peter
Datum publikování: 2012
Datum obhajoby: 24. 09. 2012
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Four relatively separate topics are presented in the thesis. Each topic represents one particular aspect of the Information Extraction discipline. The first two topics are focused on our information extraction methods based ...
V této práci jsou prezentována čtyři relativně samostatná témata. Každé z nich reprezentuje jeden aspekt extrakce informací z textů. První dvě témata jsou zaměřena na naše metody pro extrakci informací založené na hloubkové ...
V této práci jsou prezentována čtyři relativně samostatná témata. Každé z nich reprezentuje jeden aspekt extrakce informací z textů. První dvě témata jsou zaměřena na naše metody pro extrakci informací založené na hloubkové ...
Machine learning through geometric mechanics and thermodynamics
Strojové učení skrze geometrickou mechaniku a termodynamiku
Dizertační práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Pavelka, Michal
Datum publikování: 2024
Datum obhajoby: 24. 06. 2024
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 30. prosinec 2023 This thesis studies novel approaches to learning of physical models, incorporat- ing constraints and optimizing path dependent loss functions. Recent advances in deep learning and artificial intelligence ...
30. prosinec 2023 Tato práce zkoumá nové přístupy k učení fyzikálních modelů, vynucování vazeb v rovnicích a k optimalizaci penalizačních funkcí závislých na trajektorii. Nedávné pokroky ve výzkumu hlubokého učení a umělé ...
30. prosinec 2023 Tato práce zkoumá nové přístupy k učení fyzikálních modelů, vynucování vazeb v rovnicích a k optimalizaci penalizačních funkcí závislých na trajektorii. Nedávné pokroky ve výzkumu hlubokého učení a umělé ...