dc.contributor.advisor | Pecina, Pavel | |
dc.creator | Rampula, Ilana | |
dc.date.accessioned | 2019-03-15T10:48:01Z | |
dc.date.available | 2019-03-15T10:48:01Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/78499 | |
dc.description.abstract | Text analytics in the business domain is a growing field in research and practical applications. We chose to concentrate on Relation Extraction from unstructured data which was provided by a corporate partner. Analyzing text from this domain requires a different approach, counting with irregularities and domain specific attributes. In this thesis, we present two methods for relation extraction. The Snowball system and the Distant Supervision method were both adapted for the unique data. The methods were implemented to use both structured and unstructured data from the database of the company. Keywords: Information Retrieval, Relation Extraction, Text Analytics, Distant Supervision, Snowball | en_US |
dc.description.abstract | V posledních letech se využití textové analytiky v komerční sféřě postupně stává významým tématem pro vědecké a praktické aplikace. Zaměřili jsme se na určování vztahů mezi entitami z dat dodaných partnerskou společností. Analýza textu z této sféry ale vyžaduje jiný přístup: počítání s nepřesnostma a specifickými atributy. V této práci jsme se rozhodli ukázat využití dvou metod pro určování vztahů: tzv. Snowball systém a Metodu vzdáleného dohledu (z angl. Distant Supervision), které jsme přizpůsobili pro dodaná data. Dané metody byli implementovány pro využití strukturovaných a nestrukturovaných dat z firemní databáze. Klíčová slova: Získavání informací, Určování vztahů mezi entitami, Textová analytika, Distant Supervision, Snowball | cs_CZ |
dc.language | English | cs_CZ |
dc.language.iso | en_US | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.subject | Unstructured data | en_US |
dc.subject | Information Retrieval | en_US |
dc.subject | Relation Extraction | en_US |
dc.subject | Text Analytics | en_US |
dc.subject | Distant Supervision | en_US |
dc.subject | Snowball | en_US |
dc.subject | Nestrukturovaná Data | cs_CZ |
dc.subject | Získavání informací | cs_CZ |
dc.subject | Určování vztahů mezi entitami | cs_CZ |
dc.subject | Textová analytika | cs_CZ |
dc.subject | Distant Supervision | cs_CZ |
dc.subject | Snowball | cs_CZ |
dc.title | Semantic relation extraction from unstructured data in the business domain | en_US |
dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2016 | |
dcterms.dateAccepted | 2016-06-08 | |
dc.description.department | Ústav formální a aplikované lingvistiky | cs_CZ |
dc.description.department | Institute of Formal and Applied Linguistics | en_US |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.identifier.repId | 163873 | |
dc.title.translated | Extrakce sémantických vztahů z nestrukturovaných dat v komerční sféře | cs_CZ |
dc.contributor.referee | Kuboň, Vladislav | |
dc.identifier.aleph | 002104063 | |
thesis.degree.name | Mgr. | |
thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Matematická lingvistika | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Computational Linguistics | en_US |
thesis.degree.program | Computer Science | en_US |
thesis.degree.program | Informatika | cs_CZ |
uk.thesis.type | diplomová práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Ústav formální a aplikované lingvistiky | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Institute of Formal and Applied Linguistics | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Matematická lingvistika | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Computational Linguistics | en_US |
uk.degree-program.cs | Informatika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Computer Science | en_US |
thesis.grade.cs | Výborně | cs_CZ |
thesis.grade.en | Excellent | en_US |
uk.abstract.cs | V posledních letech se využití textové analytiky v komerční sféřě postupně stává významým tématem pro vědecké a praktické aplikace. Zaměřili jsme se na určování vztahů mezi entitami z dat dodaných partnerskou společností. Analýza textu z této sféry ale vyžaduje jiný přístup: počítání s nepřesnostma a specifickými atributy. V této práci jsme se rozhodli ukázat využití dvou metod pro určování vztahů: tzv. Snowball systém a Metodu vzdáleného dohledu (z angl. Distant Supervision), které jsme přizpůsobili pro dodaná data. Dané metody byli implementovány pro využití strukturovaných a nestrukturovaných dat z firemní databáze. Klíčová slova: Získavání informací, Určování vztahů mezi entitami, Textová analytika, Distant Supervision, Snowball | cs_CZ |
uk.abstract.en | Text analytics in the business domain is a growing field in research and practical applications. We chose to concentrate on Relation Extraction from unstructured data which was provided by a corporate partner. Analyzing text from this domain requires a different approach, counting with irregularities and domain specific attributes. In this thesis, we present two methods for relation extraction. The Snowball system and the Distant Supervision method were both adapted for the unique data. The methods were implemented to use both structured and unstructured data from the database of the company. Keywords: Information Retrieval, Relation Extraction, Text Analytics, Distant Supervision, Snowball | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.publication.place | Praha | cs_CZ |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Ústav formální a aplikované lingvistiky | cs_CZ |
thesis.grade.code | 1 | |
dc.identifier.lisID | 990021040630106986 | |