Uporaba metod strojnega učenja za označevanje imenskih entitet v besedilih

Pečovnik, Aleš

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Uporaba metod strojnega učenja za označevanje imenskih entitet v besedilih
Avtorji:	ID Pečovnik, Aleš (Avtor) ID Ojsteršek, Milan (Mentor) Več o mentorju...
Datoteke:	MAG_Pecovnik_Ales_2019.pdf (1,38 MB) MD5: E24B55CBB742BE6525DD8E46EC0F7BE4 PID: 20.500.12556/dkum/374b292d-f5e2-455c-aa17-8cafe984b629
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	V magistrskem delu je opisano področje označevanja imenskih entitet vključno z razpoložljivimi pristopi. Podrobneje je razdelano področje strojnega učenja, tako nadzorovanega, delno nadzorovanega kot nenadzorovanega, z opisi nekaj pogosto uporabljanih metod. V magistrskem delu smo izdelali in preizkusili sistem označevanja imenskih entitet v besedilih, ki so napisana v slovenskem jeziku. Uporabili smo strojno učenje z metodo pogojnih naključnih polj. Opisani so posamezni deli sistema, uporabljen podatkovni vir za učenje sistema, za tem pa sam potek preizkušanja in dobljeni rezultati ter ugotovitve. Rezultati za kategoriji geografskih in lastnih imen so bili zadovoljivi, obstajajo pa še razne možnosti za nadaljnji napredek na tem področju, ki je tudi nujen zaradi naraščajočih potreb po uporabi takšnih sistemov.
Ključne besede:	obdelava naravnega jezika, strojno učenje, označevanje imenskih entitet, pogojna naključna polja
Kraj izida:	[Maribor
Založnik:	A. Pečovnik
Leto izida:	2019
PID:	20.500.12556/DKUM-72860
UDK:	004.5:004.86(043.2)
COBISS.SI-ID:	22123286
NUK URN:	URN:SI:UM:DK:KQJ5EVKF
Datum objave v DKUM:	30.01.2019
Število ogledov:	2741
Število prenosov:	197
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	02.12.2018

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Named entity recognition in texts using machine learning methods
Opis:	The thesis describes the field of named entity recognition along with possible approaches, where machine learning methods are depicted in details. This includes some of the most commonly used methods from supervised, semi supervised and unsupervised areas. The purpose of the Master thesis was to develop and test a system for named entity recognition in Slovenian texts using a machine learning method, whereby the conditional random field method was chosen. Individual parts of the system and the used data source are further elaborated, which is followed by the course of the experiment itself, together with the obtained results and findings. Results for the geographical and personal name entities were satisfactory; however, there are still various possibilities for further progress in the field of named entity recognition, which is also necessary due to the growing demand for such systems.
Ključne besede:	natural language processing, machine learning, named entity recognition, conditional random fields

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj