Razpoznavanje in klasifikacija imenskih entitet z uporabo umetnih nevronskih mrež

Bašek, Luka

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Razpoznavanje in klasifikacija imenskih entitet z uporabo umetnih nevronskih mrež
Avtorji:	ID Bašek, Luka (Avtor) ID Bošković, Borko (Mentor) Več o mentorju... ID Brest, Janez (Komentor)
Datoteke:	MAG_Basek_Luka_2019.pdf (4,85 MB) MD5: DF5297C22E2FBC738DC3294348A94397 PID: 20.500.12556/dkum/81dddb77-696d-4e7a-be85-cc5298a57b2b
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	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.
Ključne besede:	obdelava naravnega jezika, razpoznavanje imenskih entitet, umetne nevronske mreže, LSTM, GRU
Kraj izida:	[Maribor
Založnik:	L. Bašek
Leto izida:	2019
PID:	20.500.12556/DKUM-72978
UDK:	004.032.26(043.2)
COBISS.SI-ID:	22167318
NUK URN:	URN:SI:UM:DK:UZRWHQYC
Datum objave v DKUM:	14.02.2019
Število ogledov:	2255
Število prenosov:	256
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:	10.01.2019

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Named Entity Recognition and Classification using Artificial Neural Network
Opis:	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.
Ključne besede:	natural language processing, named entity recognition, artificial neural networks, LSTM, GRU

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj