<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=72978"><dc:title>Razpoznavanje in klasifikacija imenskih entitet z uporabo umetnih nevronskih mrež</dc:title><dc:creator>Bašek,	Luka	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Bošković,	Borko	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Brest,	Janez	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>obdelava naravnega jezika</dc:subject><dc:subject>razpoznavanje imenskih entitet</dc:subject><dc:subject>umetne nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>LSTM</dc:subject><dc:subject>GRU</dc:subject><dc:description>Z razvojem področja globokega učenja, ki temelji na umetnih nevronskih mrežah, se danes poskušajo rešiti že znani problemi področja obdelave naravnega jezika. V tem magistrskem delu obravnavamo problem razpoznavanja in klasifikacije imenskih entitet z uporabo metod globokega učenja. V magistrski nalogi smo uporabili programski jezik Python in odprtokodno knjižnico Keras. Preizkusili smo različne arhitekture rekurentnih nevronskih mrež, ki uporabljajo pomnilne celice LSTM in GRU. Prav tako smo opravili različne poskuse, v katerih smo iskali optimalne parametre nevronske mreže z namenom natančnega razpoznavanja in klasifikacije imenskih entitet. Učenje nevronske mreže in vrednotenje modelov smo izvedli na korpusih, ki so bili predstavljeni na konferenci CONLL leta 2003.</dc:description><dc:publisher>L. Bašek</dc:publisher><dc:date>2019</dc:date><dc:date>2019-01-10 18:10:09</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>72978</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>