| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 1 / 1
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Uporaba nevronskih jezikovnih modelov za prepoznavanje imenskih entitet iz nestrukturiranih dokumentov : diplomsko delo
Urban Knupleš, 2021, diplomsko delo

Opis: Nestrukturirani dokumenti zajemajo informacije v oblikah in postavitvah, ki se lahko od enega primerka do drugega razlikujejo, kar lahko oteži in podraži nalogo pridobivanja informacij. Kot rešitev se je v zadnjih letih za razumevanje dokumentov na področju dokumentne inteligence pričela uporaba nevronskih jezikovnih modelov, usposobljenih na učnih množicah dokumentov. V diplomskem delu za pridobivanje informacij iz skeniranih trgovinskih računov uporabljamo prehodno učeni nevronski jezikovni model, zgrajen iz transformatorjev. Model je natančno učen z uporabo učne množice SROIE za izluščitev štirih kategorij, tj. imen in naslovov trgovin, datumov in skupnih cen. Za pridobivanje informacij smo uporabili prepoznavo imenskih entitet. Za primerjavo izvajamo poskuse s spreminjanem hiperparametrov modela. S spremembo nevronskega jezikovnega modela smo pri poskusih dosegli največjo natančnost klasifikacije: 96,7 %.
Ključne besede: Dokumentna inteligenca, obdelava naravnih jezikov, prepoznava imenskih entitet, jezikovni modeli, transformatorji
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 860; Prenosov: 37
.pdf Celotno besedilo (1,56 MB)

Iskanje izvedeno v 0.37 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici