prikaz prve stranice dokumenta Jezično modeliranje hrvatskoga jezika modelima dubokoga učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Jezično modeliranje hrvatskoga jezika modelima dubokoga učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. urn:nbn:hr:168:446792
Vidak, Sven
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Vidak, S. (2016). Jezično modeliranje hrvatskoga jezika modelima dubokoga učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:446792

Vidak, Sven. "Jezično modeliranje hrvatskoga jezika modelima dubokoga učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:446792

Vidak, Sven. "Jezično modeliranje hrvatskoga jezika modelima dubokoga učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:446792

Vidak, S. (2016). 'Jezično modeliranje hrvatskoga jezika modelima dubokoga učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:446792

Vidak S. Jezično modeliranje hrvatskoga jezika modelima dubokoga učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2016 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:446792

S. Vidak, "Jezično modeliranje hrvatskoga jezika modelima dubokoga učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:446792

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:446792
Podaci o radu
NaslovJezično modeliranje hrvatskoga jezika modelima dubokoga učenja
Naslov (engleski)Deep Learning for Language Modeling of the Croatian Language
AutorSven Vidak
MentorJan Šnajder (mentor)
Član povjerenstvaJan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Čupić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2016-07-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Jezično modeliranje jedan je od osnovnih problema unutar područja obrade prirodnog jezika. Sposobnost računala da samostalno generira ili razumije tekst omogućava da mobitelom ili računalom upravljavmo pomoću glasa, ali i da komu- niciramo s njima. Pojavom dubokog učenja i povećanjem interesa znanstvenika za područje neuronskih mreža došlo je do razvoja metoda koje su omogućile izni- man napredak na području jezičnog modeliranja, ali i drugih područja. U okviru ovog rada proučeni su tipovi neuronskih mreža koje se koriste za problem je- zičnog modeliranja, načini njihovog učenja i neke naprednije metode koje daju danas najbolje poznate rezultate. Dana je usporedba tih metoda s klasičnim me- todama jezičnog modeliranja koje se temelje ne statistici te su opisani problemi koje te metode imaju i dani su savjeti za rješavanje tih problema. Naučeni modeli primijenjeni su na problem samostalnog generiranja teksta te ispravljanja krivo prepoznatog teksta tokom postupka optičkog prepoznavanja. Dobiveni rezultati su očekivani, ali svakako mogu biti bolji ako se uloži više vremena u proces učenja neuronskih mreža.
Sažetak (engleski)
Language modeling is one of the basic problem in natural language processing. Ability of the computers to generate or understand a text (or a sound) enables us to communicate with them or to instruct them to achieve some goal. Deep learning and greater interest in neural networks led to the development of new and efficient techniques that achieve significant progress in language modeling and other areas. This thesis gave an overview of neural networks used for language modeling problems, algorithms used to train them and some advanced techniques that give state of the art results. Comparison of neural networks and standard language modeling techbiques is givven and it is also shown that neural networks have some problems that can be solved using advanced models. Learnt models are used for text generation and optical character recognition correction. Obtained results are expected, although not best possible which can be achieved with more training time.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:446792
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 14:17:50