prikaz prve stranice dokumenta Model za otkrivanje i razgraničavanje značenja višeznačnih riječi hrvatskoga jezika
No public access
master's thesis
Model za otkrivanje i razgraničavanje značenja višeznačnih riječi hrvatskoga jezika
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2014. urn:nbn:hr:168:720076
Bekavac, Marko
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Bekavac, M. (2014). Model za otkrivanje i razgraničavanje značenja višeznačnih riječi hrvatskoga jezika (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:720076

Bekavac, Marko. "Model za otkrivanje i razgraničavanje značenja višeznačnih riječi hrvatskoga jezika." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2014. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:720076

Bekavac, Marko. "Model za otkrivanje i razgraničavanje značenja višeznačnih riječi hrvatskoga jezika." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2014. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:720076

Bekavac, M. (2014). 'Model za otkrivanje i razgraničavanje značenja višeznačnih riječi hrvatskoga jezika', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 26 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:720076

Bekavac M. Model za otkrivanje i razgraničavanje značenja višeznačnih riječi hrvatskoga jezika [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2014 [cited 2024 December 26] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:720076

M. Bekavac, "Model za otkrivanje i razgraničavanje značenja višeznačnih riječi hrvatskoga jezika", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2014. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:720076

Metadata
TitleModel za otkrivanje i razgraničavanje značenja višeznačnih riječi hrvatskoga jezika
Title (english)Word Sense Induction and Discrimination Model for Croatian Language
AuthorMarko Bekavac
MentorJan Šnajder (mentor)
Committee memberJan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
Committee memberSiniša Šegvić (član povjerenstva)
Committee memberNikola Bogunović (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2014-07-07, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Automatsko otkrivanje značenja višeznačnih riječi korak je prema izgradnji kvalitetnog sustava za razrješavanje višeznačnosti u situacijama kada nije dostupan adekvatan skup značenja ili dovoljan broj njihovih konteksta. Otkrivanje značenja ovdje se obavlja nenadzirano, korištenjem grafa supojavljivanja koji modelira semantičke odnose između riječi na temelju njihovih distribucija u korpusu. U okviru ovog rada predstavljen je pregled nekoliko algoritama za grupiranje vrhova grafa, analizirane su njihove prednosti i mane te ponuđena usporedba njihovih rezultata. Graf je grupiran na kontekste višeznačne riječi, gdje svaki kontekst predstavlja jedno značenje. Također je ponuđen i jednostavan model za razrješavanje višeznačnosti koristeći prethodno određen skup značenja. Na kraju, predstavljeni su postupci evaluacije grupiranja posebno namijenjeni evaluaciji otkrivanja značenja koji ne zahtijevaju vrednovanje kroz primjenski sustav.
Abstract (english)
Automatic word sense induction is a step towards obtaining a good--quality word sense disambiguation system. It is to be used when no adequate sense inventories or their example contexts is available. Word sense induction is done using unsupervised methods, in this particular case by using a cooccurrence graphs which model semantic relations between words based on their distributions throughout the document corpora. This thesis presents a number of graph--vertice clustering algorithms, the analysis of their perks and flaws, along with the comparison of their results. The graph was clustered to represent different contexts of an ambiguous word, each context describing a usage of a single word sense. A simple word disambiguation model which uses the inducted set of senses if then presented. Methods aimed specifically to evaluate a word sense induction without any need for an indirect evaluation through application system are presented.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:720076
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 on2018-02-06 07:48:57