Segmentace textu dle tématu

Date issued

2018

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Západočeská univerzita v Plzni

Abstract

V této práci jsem zjistil, že rekurentní neuronové sítě podávají dobré výsledky při aplikaci na problém segmentace textu. Tento typ neuronových sítí by zároveň mohl být i cestou k dosažení ještě lepších výsledků. Tento typ neuronových sítí by zároveň mohl být i cestou k dosažení ještě lepších výsledků. Nevýhodou modelů hlubokého strojového učení je, že existuje velké množství hyperparametrů, kterými se ovlivnit chování modelu. Počítačová optimalizace těchto parametrů vyžaduje obrovský výpočetní výkon, proto jsou pro efektivní nastavení vyžadovány expertní znalosti. Z toho důvodu se dá usoudit, že nastavení modelu pravděpodobně není optimální. Výhodou těchto moderních přístupů oproti tradičním však je, že při volbě dostatečně komplexní struktury zvětšení trénovacího datasetu téměř vždy přinese zlepšení prediktivních schopností modelu. Proto je pravděpodobné, že zvětšení datasetu je cesta k dosažení ještě lepších výsledků.

Description

Subject(s)

segmentace textu, segmentační algoritmy, rekurentní neuronové sítě

Citation

RENDL, Jan ed. Studentská vědecká konference: bakalářské studijní programy, sborník rozšířených abstraktů, květen 2019, Plzeň. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2018, s. 29-30. ISBN 978-80-261-0789-7.