Title: | Segmentace textu dle tématu |
Other Titles: | Topic-based Text Segmentation |
Authors: | Beneš, Jan |
Advisor: | Lehečka Jan, Ing. |
Referee: | Švec Jan, Ing. Ph.D. |
Issue Date: | 2018 |
Publisher: | Západočeská univerzita v Plzni |
Document type: | bakalářská práce |
URI: | http://hdl.handle.net/11025/31878 |
Keywords: | strojové učení;segmentace textu;klasifikace;python |
Keywords in different language: | machine learning;text segmentation;classification;python |
Abstract: | Tato práce se zabývá problematikou segmentace textu. K tomuto úkonu jsou v ní použity jak tradiční metody založené na shlukové analýze, tak moderní přístupy využívající algoritmů hlubokého strojového učení. V teoretické části jsou tyto metody podrobně popsány a v praktické vyhodnoceny. |
Abstract in different language: | This work presents the field of text segmentation. This task is realized by implementing traditional methods of clustering as well as by using methods based on modern state of the art deep learning techniques. These methods are thoroughly described in the theoretical section and evaluated in the practical. |
Rights: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
Appears in Collections: | Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
zaverecna-prace.pdf | Plný text práce | 558,71 kB | Adobe PDF | View/Open |
benes-v.pdf | Posudek vedoucího práce | 646,23 kB | Adobe PDF | View/Open |
benes-o.pdf | Posudek oponenta práce | 637,18 kB | Adobe PDF | View/Open |
benes-p.pdf | Průběh obhajoby práce | 305,66 kB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/31878
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.