20.500.12556/DKUM-72978 Razpoznavanje in klasifikacija imenskih entitet z uporabo umetnih nevronskih mrež Named Entity Recognition and Classification using Artificial Neural Network 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. Deep learning growth based on artificial neural networks allowed us to solve well-known problems in the natural language processing field. In this Master's thesis we deal with the problem of identifying and classifying named entities using deep learning methods. In the project, we used the Python programming language and the Keras library. We tested different architectures of recurrent neural networks that use LSTM and GRU memory cells. We also performed various experiments in which we searched for the optimal parameters of the neural network with the intent to accurately recognize and classify name entities. Neural network learning and model evaluation were conducted at the corpora presented at the CONLL conference in 2003. obdelava naravnega jezika razpoznavanje imenskih entitet umetne nevronske mreže LSTM GRU natural language processing named entity recognition artificial neural networks LSTM GRU true true false L. Bašek Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2019-01-10 18:10:09 2019-02-14 14:40:12 2022-08-01 23:45:33 2019-07-11 19:39:51 2019 0 [Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.032.26(043.2) 22167318 URN:SI:UM:DK:UZRWHQYC MAG_Basek_Luka_2019.pdf MAG_Basek_Luka_2019.pdf 1 DF5297C22E2FBC738DC3294348A94397 90b19ec0f6b09325065d526dcbf74eab96757e31e087bac3d6d6f013b621e9dd 9239bcf1-7c10-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/81dddb77-696d-4e7a-be85-cc5298a57b2b https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=132148 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0