| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Razpoznavanje in klasifikacija imenskih entitet z uporabo umetnih nevronskih mrež
Avtorji:Bašek, Luka (Avtor)
Bošković, Borko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Brest, Janez (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Basek_Luka_2019.pdf (4,85 MB)
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Z razvojem področja globokega učenja, ki temelji na umetnih nevronskih mrežah, se danes poskušajo rešiti že znani problemi področja obdelave naravnega jezika. V tem magistrskem delu obravnavamo problem razpoznavanja in klasifikacije imenskih entitet z uporabo metod globokega učenja. V magistrski nalogi smo uporabili programski jezik Python in odprtokodno knjižnico Keras. Preizkusili smo različne arhitekture rekurentnih nevronskih mrež, ki uporabljajo pomnilne celice LSTM in GRU. Prav tako smo opravili različne poskuse, v katerih smo iskali optimalne parametre nevronske mreže z namenom natančnega razpoznavanja in klasifikacije imenskih entitet. Učenje nevronske mreže in vrednotenje modelov smo izvedli na korpusih, ki so bili predstavljeni na konferenci CONLL leta 2003.
Ključne besede:obdelava naravnega jezika, razpoznavanje imenskih entitet, umetne nevronske mreže, LSTM, GRU
Leto izida:2019
Založnik:L. Bašek
Izvor:[Maribor
UDK:004.032.26(043.2)
COBISS_ID:22167318 Povezava se odpre v novem oknu
NUK URN:URN:SI:UM:DK:UZRWHQYC
Licenca:CC BY-NC-ND 4.0
To delo je dosegljivo pod licenco Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Število ogledov:314
Število prenosov:63
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Named Entity Recognition and Classification using Artificial Neural Network
Opis:Deep learning growth based on artificial neural networks allowed us to solve well-known problems in the natural language processing field. In this Master's thesis we deal with the problem of identifying and classifying named entities using deep learning methods. In the project, we used the Python programming language and the Keras library. We tested different architectures of recurrent neural networks that use LSTM and GRU memory cells. We also performed various experiments in which we searched for the optimal parameters of the neural network with the intent to accurately recognize and classify name entities. Neural network learning and model evaluation were conducted at the corpora presented at the CONLL conference in 2003.
Ključne besede:natural language processing, named entity recognition, artificial neural networks, LSTM, GRU


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici