Zpět na vyhledávání

Milan VACEK

Bakalářská práce

Named Entity Recognition in Historical Text Documents

Named Entity Recognition in Historical Text Documents
Abstract:
The aim of the thesis was to study provided data sets and relevant methods of named entity recognition based on neural networks. Thanks to gathered information there were chosen two most suitable methods for named entity recognition. These methods were convolutional BLSTM network with standalone and transfer learning. For both of this methods working prototype of named entity recognition system was …více
Abstract:
Cílem práce bylo prostudovat dodané datové kolekce a relevantní metody rozpoznávání pojmenovaných entit založené na neuronových sítích. Díky takto získaných poznatků byly zvoleny dvě nejvhodnější metody pro rozpoznávání pojmenovaných entit. Tyto metody byly konvoluční BLSTM síť trénovaná samostatně a s přenosem znalostí (tzv. transfer learning). Pro každou z těchto metod byl vytvořen funkční prototyp …více
 

Keywords

Zpracování přirozeného jazyka Rozpoznání jmenných entit Neuronové sítě Konvoluční neuronové sítě Rekurentní neuronové sítě
 
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 5. 2020
Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

  • Vedoucí: Doc. Ing. Pavel Král, Ph.D.

Citační záznam

Citovat tuto práci
Jak správně citovat práci

VACEK, Milan. Named Entity Recognition in Historical Text Documents. Plzeň, 2020. bakalářská práce (Bc.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd

Plný text práce

Právo: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných věd
Vázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=83016 Odkaz na soubor do lokálního úložiště instituce