Show simple item record

Classifier for semantic patterns of English verbs
Klasifikátor pro sémantické vzory užívání anglických sloves
dc.contributor.advisorHolub, Martin
dc.creatorKríž, Vincent
dc.date.accessioned2017-05-06T16:42:01Z
dc.date.available2017-05-06T16:42:01Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/39784
dc.description.abstractCieľom tejto diplomovej práce je navrhnúť, implementovať a empiricky evaluovať klasifikátory pre rozpoznávanie sémantických patternov anglických slovies. Ako trénovacie a testovacie údaje používame konkordancie z pilotnej kolekcie 30 anglických slovies, ktorá bola spracovaná metódou Corpus Pattern Analysis. Modely klasifikátorov tvoríme pomocou algoritmov strojového učenia s učiteľom. Experimentujeme s rozhodovacími stromami, algoritmom k najbližších susedov (kNN), podpornými vektormi (SVM) a Adaboostom. V práci sa, okrem iného, zameriavame na návrh vhodnej množiny rysov pre strojové učenie (feature selection). Experimentujeme s množinami morfo-syntaktických i sémantických rysov. Naše výsledky ukazujú, že morfo-syntaktické rysy sú najdôležitejšie pre sémantickú desambiguáciu, hoci pre niektoré slovesá hrajú sémantické rysy dôležitú úlohu.cs_CZ
dc.description.abstractThe goal of the diploma thesis is to design, implement and evaluate classifiers for automatic classification of semantic patterns of English verbs according to a pattern lexicon that draws on the Corpus Pattern Analysis. We use a pilot collection of 30 sample English verbs as training and test data sets. We employ standard methods of machine learning. In our experiments we use decision trees, k-nearest neighbourghs (kNN), support vector machines (SVM) and Adaboost algorithms. Among other things we concentrate on feature design and selection. We experiment with both morpho-syntactic and semantic features. Our results show that the morpho-syntactic features are the most important for statistically-driven semantic disambiguation. Nevertheless, for some verbs the use of semantic features plays an important role.en_US
dc.languageSlovenčinacs_CZ
dc.language.isosk_SK
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectlexikálna sémantikacs_CZ
dc.subjectanglické slovesács_CZ
dc.subjectstrojové učeniecs_CZ
dc.subjectautomatická klasifikáciacs_CZ
dc.subjectCorpus Pattern Analysiscs_CZ
dc.subjectWord Sense Disambiguationcs_CZ
dc.subjectlexical semanticsen_US
dc.subjectEnglish verbsen_US
dc.subjectmachine learningen_US
dc.subjectautomatic classificationen_US
dc.subjectCorpus Pattern Analysisen_US
dc.subjectWord Sense Disambiguationen_US
dc.titleKlasifikátor pro sémantické vzory užívání anglických slovessk_SK
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2012
dcterms.dateAccepted2012-05-10
dc.description.departmentInstitute of Formal and Applied Linguisticsen_US
dc.description.departmentÚstav formální a aplikované lingvistikycs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId117042
dc.title.translatedClassifier for semantic patterns of English verbsen_US
dc.title.translatedKlasifikátor pro sémantické vzory užívání anglických slovescs_CZ
dc.contributor.refereeBojar, Ondřej
dc.identifier.aleph001464513
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineComputational Linguisticsen_US
thesis.degree.disciplineMatematická lingvistikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Ústav formální a aplikované lingvistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Institute of Formal and Applied Linguisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csMatematická lingvistikacs_CZ
uk.degree-discipline.enComputational Linguisticsen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csCieľom tejto diplomovej práce je navrhnúť, implementovať a empiricky evaluovať klasifikátory pre rozpoznávanie sémantických patternov anglických slovies. Ako trénovacie a testovacie údaje používame konkordancie z pilotnej kolekcie 30 anglických slovies, ktorá bola spracovaná metódou Corpus Pattern Analysis. Modely klasifikátorov tvoríme pomocou algoritmov strojového učenia s učiteľom. Experimentujeme s rozhodovacími stromami, algoritmom k najbližších susedov (kNN), podpornými vektormi (SVM) a Adaboostom. V práci sa, okrem iného, zameriavame na návrh vhodnej množiny rysov pre strojové učenie (feature selection). Experimentujeme s množinami morfo-syntaktických i sémantických rysov. Naše výsledky ukazujú, že morfo-syntaktické rysy sú najdôležitejšie pre sémantickú desambiguáciu, hoci pre niektoré slovesá hrajú sémantické rysy dôležitú úlohu.cs_CZ
uk.abstract.enThe goal of the diploma thesis is to design, implement and evaluate classifiers for automatic classification of semantic patterns of English verbs according to a pattern lexicon that draws on the Corpus Pattern Analysis. We use a pilot collection of 30 sample English verbs as training and test data sets. We employ standard methods of machine learning. In our experiments we use decision trees, k-nearest neighbourghs (kNN), support vector machines (SVM) and Adaboost algorithms. Among other things we concentrate on feature design and selection. We experiment with both morpho-syntactic and semantic features. Our results show that the morpho-syntactic features are the most important for statistically-driven semantic disambiguation. Nevertheless, for some verbs the use of semantic features plays an important role.en_US
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Ústav formální a aplikované lingvistikycs_CZ
dc.identifier.lisID990014645130106986


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV