magistrsko delo
Luka Bašek (Avtor), Borko Bošković (Mentor), Janez Brest (Komentor)

Povzetek

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

obdelovanje naravnega jezika;razpoznavanje imenskih entitet;umetne nevronske mreže;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: L. Bašek
UDK: 004.032.26(043.2)
COBISS: 22167318 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 1113
Št. prenosov: 172
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Named Entity Recognition and Classification using Artificial Neural Network
Sekundarni povzetek: 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.
Sekundarne ključne besede: natural language processing;named entity recognition;artificial neural networks;LSTM;GRU;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani: XIV, 90 f.
ID: 11001986