Automatické vytváření sémantických sítí

Abstract

Předložená práce si dává za cíl prozkoumat možnosti automatické konstrukce a rozšiřování sémantických sítí za použití metod strojového učení. Důraz je kladen na postup získávání rysů pro sadu dat. Práce prezentuje robustní metodu získávání sémantických relací, založenou na distribuční hypotéze a trénovanou na datech z Czech WordNetu. Dále jsou prezentovány zatím první výsledky pro český jazyk v této oblasti. Součástí práce je sada programů pro zpracování a vyhodnocení dat a přehled a diskuze jejich výsledků na konkrétních datech. Výsledným nástrojem je možné zpracovávat data v rozsahu v řádech stovek miliónů slov. Práce byla vypracována na českých morfologicky a syntakticky anotovaných datech, nicméně použité postupy nejsou na jazyce závislé.

Presented work explores the possibilities of automatic construction and expansion of semantic networks with use of machine learning methods. The main focus is put on the feature retrieving procedure for the data set. The work presents a robust method of semantic relation retrieval, based on distributional hypothesis and trained on the data from Czech WordNet. We also show the first results for czech language in this area of research. Part of the thesis is also a set of software for processing and evaluating of input data and a overview and discussion about its results on real-world data. The resulting tools can process data of amount in orders of hundreds of millions of words. The research part of the thesis used Czech morphologicaly and syntacticaly annotated data, but the methods are not language dependent.