Rozpoznávání pojmenovaných entit v právních textech

Show simple item record
dc.contributor.advisorKonopík, Miloslav
dc.contributor.authorSteinberger, David
dc.contributor.refereeKrál, Pavel
dc.date.accepted2013-06-06
dc.date.accessioned2014-02-06T12:43:56Z
dc.date.available2012-10-15cs
dc.date.available2014-02-06T12:43:56Z
dc.date.issued2013
dc.date.submitted2013-05-10
dc.description.abstractTato práce se zabývá rozpoznáváním pojmenovaných entit v právních textech pomocí pravidlových i statistických metod. Pravidlové metody jsou použity k rozpoznávání označení zákonných norem a judikátů a dosahují průměrně 87% úspěšnosti. Statistické metody, které jsou založeny na strojovém učení, jsou použity k rozpoznávání předělu oddělující vyrozumění daného soudu od rekapitulace. Bylo dosaženo 45% úspěšnosti přesného určení předělové věty, avšak průměrná poměrná odchylka není větší než 8.32% celého dokumentu. Integrace výsledků této práce do vyhledávacího stroje umožňuje právníkům číst pouze relevantní rozhodnutí nebo jejich důležité části.cs
dc.description.abstract-translatedThe thesis deals with named entity recognition in legal documents based on rule-based and statistical methods. Rule-based methods are used for the recognition of references to statutes and court judgments with an average success rate of 87%. Statistical methods based on machine learning are used for the recognition of divisions between recapitulations and most recent court judgments. Results achieve a success rate of up to 45% of the exact match of the dividing sentence with the average error below 8.32% of the entire document. The integration of the results into a search engine enables lawyers to focus on relevant decisions or their important parts only.en
dc.description.departmentKatedra informatiky a výpočetní technikycs
dc.description.resultObhájenocs
dc.formatv s., 31 s., IX s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier52814
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/8660
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectrozpoznávání pojmenovaných entitcs
dc.subjectNLPcs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectmaximální entropiecs
dc.subjectprávocs
dc.subjectjudikátcs
dc.subjectsoudní rozhodnutícs
dc.subject.translatednamed entity recognitionen
dc.subject.translatedNLPen
dc.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedlawen
dc.subject.translatedjudgmenten
dc.subject.translatedcourt decisionen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.titleRozpoznávání pojmenovaných entit v právních textechcs
dc.title.alternativeNamed Entity Recognition in Legal Documentsen
dc.typebakalářská prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=52814

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
D.Steinberger-Rozpoznavani.pojmenovanych.entit.v.pravnich.textech.pdf
Size:
1.41 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A10B0678Phodnoceni.pdf
Size:
127.33 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A10B0678Pposudek.pdf
Size:
127.5 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A10B0678Pobhajoba.pdf
Size:
70.16 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce
Download

Collections

Bachelor´s works (KIV)