On Injecting Entropy-Like Features into Deep Neural Networks for Content Relevance Assessment
| dc.contributor.author | Sido, Jakub | |
| dc.contributor.author | Ekštein, Kamil | |
| dc.contributor.author | Pražák, Ondřej | |
| dc.contributor.author | Konopík, Miloslav | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-30T10:00:12Z | |
| dc.date.available | 2022-05-30T10:00:12Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Tento článek podrobně popisuje inovativní techniku vkládání globální (nebo obecně rozsáhlé) míry kvality do hluboké neuronové sítě (DNN) s cílem kompenzovat tendenci DNN zakládat výslednou klasifikaci prakticky ze superpozice lokálních transformací a projekcí okolí. Jako globální míru kvality jsme použili rys podobný pravděpodobnosti stavu AQ1 a injektovali ji do klasifikátoru založeného na DNN nasazeného v konkrétní úloze určení, které části webové stránky jsou určitým zájmem pro další zpracování technikami NLP. Naším cílem bylo rozložit webové stránky různých internetových diskusních fór AQ2 na užitečný obsah, tj. příspěvky uživatelů, a neužitečný obsah, tj. grafiku fóra, menu, bannery, reklamy atd. | cs |
| dc.description.abstract-translated | This paper describes in details an innovative technique of injection of a global (or generally largescale) quality measure into a deep neural network (DNN) in order to compensate for the tendency of DNNs to found the resulting classification virtually from a superposition of local neighbourhood transformations and projections. We used a state AQ1 probability-like feature as the global quality measure and injected it into a DNN-based classifier deployed in a specific task of determining which parts of a web page are of certain interest for further processing by NLP techniques. Our goal was to decompose web sites of various internet AQ2 discussion forums to useful content, i.e. the posts of users, and useless content, i.e. forum graphics, menus, banners, advertisements, etc. | en |
| dc.format | 10 s. | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | SIDO, J. EKŠTEIN, K. PRAŽÁK, O. KONOPÍK, M. On Injecting Entropy-Like Features into Deep Neural Networks for Content Relevance Assessment. In Theory and Practice of Natural Computing. Cham: Springer, 2021. s. 59-68. ISBN: 978-3-030-90424-1 , ISSN: 0302-9743 | cs |
| dc.identifier.document-number | 763099600005 | |
| dc.identifier.doi | 10.1007/978-3-030-90425-8_5 | |
| dc.identifier.isbn | 978-3-030-90424-1 | |
| dc.identifier.issn | 0302-9743 | |
| dc.identifier.obd | 43933858 | |
| dc.identifier.uri | 2-s2.0-85119867953 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/47638 | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.project.ID | SGS-2019-018/Zpracování heterogenních dat a jejich specializované aplikace | cs |
| dc.publisher | Springer | en |
| dc.relation.ispartofseries | Theory and Practice of Natural Computing | en |
| dc.rights | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. | cs |
| dc.rights | © Springer | en |
| dc.rights.access | restrictedAccess | en |
| dc.subject | hluboké učení | cs |
| dc.subject | entropie | cs |
| dc.subject | globální informace | cs |
| dc.subject | přiřazování relevance obsahu | cs |
| dc.subject.translated | Deep learning | en |
| dc.subject.translated | Entropy | en |
| dc.subject.translated | Global information | en |
| dc.subject.translated | Content relevance assessment | en |
| dc.title | On Injecting Entropy-Like Features into Deep Neural Networks for Content Relevance Assessment | en |
| dc.title.alternative | Vkládání entropii podobných funkcí do hlubokách neuronových sítí pro hodnocení relevance obsahu | cs |
| dc.type | konferenční příspěvek | cs |
| dc.type | ConferenceObject | en |
| dc.type.status | Peer-reviewed | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
Files
Original bundle
1 - 1 out of 1 results
No Thumbnail Available
- Name:
- Sido On Injecting Entropy-Like Features into Deep Neural Networks for Content Relevance Assessment.pdf
- Size:
- 1.57 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format