Automatic Syntactic Analysis for Real-World Applications – RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D.
RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D.
Doctoral thesis
Automatic Syntactic Analysis for Real-World Applications
Automatic Syntactic Analysis for Real-World Applications
Abstract:
Syntaktická analýza (parsing) přirozených jazyků je podoblastí zpracování přirozeného jazyka (natural language processing, NLP) často označovanou za nutný základ pro jakékoli pokročilejší zpracování jazyka a skutečné strojové porozumění. Cílem syntaktické analýzy je odhalit strukturu věty, jazykové jednotky nesoucí význam a vztahy mezi nimi – je tedy těžké představit si skutečné porozumění jazyku bez …moreAbstract:
Syntactic analysis (parsing) of natural languages is a subfield of natural language processing (NLP) that is often claimed to be a “corner stone” of the area, a necessary base for any advanced language processing and real understanding. Syntactic analysis deals with revealing the sentence structure, language units bearing meaning and relationships among them; it is hard to imagine real language understanding …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 4. 2014
Identifier:
https://is.muni.cz/th/iadwb/
Thesis defence
- Date of defence: 26. 8. 2014
- Supervisor: doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
- Reader: doc. RNDr. Vladimír Petkevič, CSc., Prof. John A. Carroll
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsDoctoral programme / field:
Informatics (4-years) / Informatics
Theses on a related topic
-
Structured Information Extraction from Pharmaceutical Records
Michaela Bamburová -
Data extraction from medical records
Tomáš Houfek -
Automatic extraction of steps from cooking recipes
Josefína Paloudová -
Information extraction from advertisements
Jan Knotek -
Ontology Learning and Information Extraction for the Semantic Web
Martin Kavalec