Experimenty s moderními modely neuronových sítí pro vícetřídní klasifikaci českého textu

Daniel CÍFKA

Bachelor's thesis

Experiments with modern neural network models for multi-label classification of czech text

Abstract:

Bakalářská práce se zabývá automatickou vícetřídní klasifikací česky psaného textu za pomoci modelů neuronových sítí typu Transformer, primárně model \textit{small-e-czech}. Hlavním úkolem práce je provést experimenty s cílem porovnání přesnosti vícetřídní klasifikace textu na moderních modelech, které mají znalost českého jazyka získanou předchozím trénováním na velkém množství českého textu. Získané výsledky jsou porovnány s výsledky uváděné v dostupných publikovaných článcích a jsou objektivně zhodnoceny.

Abstract:

The bachelor's thesis deals with the automatic multi-labels classification of Czech written text with the help of Transformer neural network models, primarily the \textit{small-e-czech} model. The main task of the work is to perform experiments with the aim of comparing the precision of multi-labels text classification on modern models that have knowledge of the Czech language obtained by previous training on a large amount of Czech text. The obtained results are compared to the results reported in available published articles and are objectively evaluated.

Keywords

klasifikace textu, neuronová síť, transformer, experimenty

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 4. 5. 2023

Accessible from:: 31. 12. 2999

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Jiří Martínek, Ph.D.

University of West Bohemia

Faculty of Applied Sciences

Bachelor programme / field:
Computer Science and Engineering / Computer Science and Engineering