Kategorizace zákaznické zpětné vazby nezávislá na jazyce – Bc. Pavel PRŮCHA
Bc. Pavel PRŮCHA
Master's thesis
Kategorizace zákaznické zpětné vazby nezávislá na jazyce
Categorization of customer feedback independent of the language
Abstract:
Kategorizaci zákaznické zpětné vazby využívají různé společnosti pro zkvalitnění produktu nebo služby, kterou nabízí. Tato diplomová práce se zabývá kategorizací zákaznické zpětné vazby nezávislé na jazyce. Konverze mezi jazyky využívá transformaci vektorového prostoru pomocí transformační matice a strojový překlad. Datový korpus pro trénování a testování klasifikátorů je vytvořen z recenzí řetězce …moreAbstract:
Categorization of customer feedback is used by various companies to improve the quality of the product or service they offer. This thesis deals with language-independent categorization of customer feedback. Conversion between languages uses vector space transformation using a transformation matrix and machine translation. The data corpus for training and testing classifiers is created from reviews …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 12. 5. 2023
Accessible from:: 31. 12. 2999
Thesis defence
- Supervisor: Doc. Ing. Josef Steinberger, Ph.D.
Citation record
The right form of listing the thesis as a source quoted
PRŮCHA, Pavel. Kategorizace zákaznické zpětné vazby nezávislá na jazyce. Plzeň, 2023. diplomová práce (Ing.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd
Full text of thesis
Accessibility: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných vědVázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
University of West Bohemia
Faculty of Applied SciencesMaster programme / field:
Computer Science and Engineering / Software Engineering
Theses on a related topic
-
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Návrh a implementace neuronové sítě YOLO3 pro rozpoznávání zvolených objektů v reálném čase
Vít Hlaváček -
Použití konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci snímků ptačího peří
Kateřina Zárybnická -
Vzdělávací hra vysvětlující strojového učení a neuronové sítě
Jakub Ostrihoň -
Časoprostorové predikční modelování pandemie COVID-19 užitím umělé neuronové sítě
Martin KUKRÁL -
Neuronové sítě a jejich aplikace
Erik Benovic -
Model vozidla s automatickým sledováním trasy pomocí konvoluční neuronové sítě
Jakub Zahradník -
Vývoj neuronové sítě pro rozpoznávání objektu v digitálním obrazu
Denis Voinkov