Název: Vícejazyčné rozpoznávání dialogových aktů
Další názvy: Multi-lingual Dialogue Act Recognition
Autoři: Trefil, Jiří
Vedoucí práce/školitel: Král Pavel, Doc. Ing. Ph.D.
Oponent: Martínek Jiří, Ing. Ph.D.
Datum vydání: 2022
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: bakalářská práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/49557
Klíčová slova: zpracování přirozeného jazyka;rozpoznávání dialogových aktů ve více jazycích;neuronové sítě;transformer architektura
Klíčová slova v dalším jazyce: natural language processing;multi-lingual dialogue act recognition;neural networks;transformer architecture
Abstrakt: Tato bakalářská práce se zabývá vícejazyčným rozpoznáváním dialogových aktů. V práci je vysvětlena problematika této úlohy společně s architektu- rami neuronových sítí, které byly využity k její řešení. Většina současných přístupů automatické rozpoznávání dialogových aktů se provádí pouze v jednom jazyce, vícejazyčným rozpoznáváním dialogových aktů se téměř nikdo nezabýval. Cílem práce je proto navrhnout a implemen- tovat systém pro rozpoznávání dialogových aktů ve více jazycích. Dostupné datové sady obsahují anglický, německý a španělský jazyk. K rozpoznávání dialogových aktů ve více jazycích byly použity čtyři různé klasifikační metody. Dvě topologie konvoluční neuronové sítě, síť typu BIL- STM a síť typu transformer. Experimenty ukázaly, že je možné takovýto systém vytvořit a rozpoznávat dialogové akty s velmi dobrou přesností.
Abstrakt v dalším jazyce: This bachelor thesis deals with multi-lingual dialogue act recognition. It explains problems associated with this task and describes neural network architectures of models that were used in experiments. Most of the current research on the topic of automatic dialogue act recognition is conducted in only one language. The aim of this bachelor thesis is to propose and implement system for multi-lingual dialogue act recognition. The available data sets contain English, German and Spanish utterances with labeled dialogue acts. Four different classification techniques were used for the task of multi-lingual dialogue act recognition. Two topologies of convolutional neural networks, BILSTM neural network and transformer neural network. Experiments have shown that it is possible to implement this system and recognize dialogue acts with good accuracy.
Práva: Plný text práce je přístupný bez omezení
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
A20B0260P_text.pdfPlný text práce1,12 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A20B0260P_hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce25,26 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A20B0260P_posudek.pdfPosudek oponenta práce169 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A20B0260P_obhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce75,68 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A20B0260P_zadaniBP.pdfVŠKP - příloha12,72 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A20B0260P_prilohy.zipVŠKP - příloha927,31 MBZIPZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/49557

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.