prikaz prve stranice dokumenta Automatska klasifikacija dokumenata metodama strojnog učenja i obrade prirodnog jezika
No public access
master's thesis
Automatska klasifikacija dokumenata metodama strojnog učenja i obrade prirodnog jezika
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. urn:nbn:hr:168:084458
Mihaljević, Josip
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Mihaljević, J. (2024). Automatska klasifikacija dokumenata metodama strojnog učenja i obrade prirodnog jezika (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:084458

Mihaljević, Josip. "Automatska klasifikacija dokumenata metodama strojnog učenja i obrade prirodnog jezika." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:084458

Mihaljević, Josip. "Automatska klasifikacija dokumenata metodama strojnog učenja i obrade prirodnog jezika." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:084458

Mihaljević, J. (2024). 'Automatska klasifikacija dokumenata metodama strojnog učenja i obrade prirodnog jezika', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 17 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:084458

Mihaljević J. Automatska klasifikacija dokumenata metodama strojnog učenja i obrade prirodnog jezika [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2024 [cited 2024 November 17] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:084458

J. Mihaljević, "Automatska klasifikacija dokumenata metodama strojnog učenja i obrade prirodnog jezika", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:084458

Metadata
TitleAutomatska klasifikacija dokumenata metodama strojnog učenja i obrade prirodnog jezika
Title (english)Automatic document classification using machine learning and natural language processing methods
AuthorJosip Mihaljević
MentorDario Bojanjac (mentor)
Committee memberDario Bojanjac (predsjednik povjerenstva)
Committee memberSonja Grgić (član povjerenstva)
Committee memberMarko Bosiljevac (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2024-07-08, Croatia
Abstract
Klasifikacija dokumenata predstavlja zanimljiv, ali i vrlo izazovan zadatak strojnog učenja i obrade prirodnog jezika. Duboke neuronske mreže predstavljaju najčešći korišteni alat u strojnom učenju za klasifikaciju dokumenata na temelju značajki izlučenih iz stranica. U obradi prirodnog jezika primjenom modela za vektorsku reprezentaciju sadržaja dokumenata analiziraju se i izvlače tekstualne značajke za klasifikaciju. U ovome se radu razrađuje problem segmentacije stranica dokumenata radi izvlačenja tekstualnog sadržaj stranice u prvi plan. Dalje su opisane tehnike predobrade tekstualnog sadržaja izlučenih iz stranica dokumenata s pomoću optičkog prepoznavanje teksta. Kako bi se ostvarilo sveobuhvatno razumijevanje sadržaja dokumenata, razvijen je multimodalni model za klasifikaciju dokumenata na temelju tekstualnih značajki i značajki slike. Prema tome, vektorski model distribuirane memorije, naučen na tekstualnom sadržaju stranica dokumenata, korišten je za izvlačenje tekstualnih značajki. Za izvlačenje značajki slike predložena je duboka konvolucijske neuronska mreža naučena na segmentiranim slikama stranica dokumenata. Kombiniranjem tekstualnih značajki i značajki slike razvijen je multimodalni model koji određuje vjerojatnost pripadanja dokumenata pojedinoj klasi. Na kraju, provedeno je evaluiranje modela i vrednovanje multimodalnog modela u odnosu na pojedinačne modele za klasifikaciju dokumenata.
Abstract (english)
The document classification represents an interesting, yet highly challenging task in machine learning and natural language processing. Deep neural networks are the most commonly used tool in machine learning for document classification based on features extracted from pages. In natural language processing, models for vector representation of document content are applied to analyze and extract textual features for classification. This thesis elaborates on the problem of page segmentation to bring the textual content of the page to the fore. Techniques for pre-processing textual content extracted from document pages using optical text recognition are further described. A comprehensive understanding of document content is achieved by developing a multimodal model for document classification, based on textual and image features. Accordingly, a vector model of distributed memory, trained on the textual content of document pages, was used to extract textual features. A deep convolutional neural network, learned on segmented images of document pages, was proposed for image feature extraction. By combining textual and image features, a multimodal model was developed to determine the probability of documents belonging to specific classes. Finally, the model was evaluated, and the multimodal model was compared to individual models for document classification.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:084458
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2024-10-12 21:34:25