prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija teksta za hrvatski jezik pomoću prikaza tekstova dobivenih kontekstualiziranim jezičnim modelima
Rad nije dostupan
diplomski rad
Klasifikacija teksta za hrvatski jezik pomoću prikaza tekstova dobivenih kontekstualiziranim jezičnim modelima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:955513
Krešo, Marin
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Krešo, M. (2019). Klasifikacija teksta za hrvatski jezik pomoću prikaza tekstova dobivenih kontekstualiziranim jezičnim modelima (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:955513

Krešo, Marin. "Klasifikacija teksta za hrvatski jezik pomoću prikaza tekstova dobivenih kontekstualiziranim jezičnim modelima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:955513

Krešo, Marin. "Klasifikacija teksta za hrvatski jezik pomoću prikaza tekstova dobivenih kontekstualiziranim jezičnim modelima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:955513

Krešo, M. (2019). 'Klasifikacija teksta za hrvatski jezik pomoću prikaza tekstova dobivenih kontekstualiziranim jezičnim modelima', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:955513

Krešo M. Klasifikacija teksta za hrvatski jezik pomoću prikaza tekstova dobivenih kontekstualiziranim jezičnim modelima [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:955513

M. Krešo, "Klasifikacija teksta za hrvatski jezik pomoću prikaza tekstova dobivenih kontekstualiziranim jezičnim modelima", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:955513

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:955513
Podaci o radu
NaslovKlasifikacija teksta za hrvatski jezik pomoću prikaza tekstova dobivenih kontekstualiziranim jezičnim modelima
Naslov (engleski)Text classification for Croatian using Text Embeddings Derived from Contextualized Language Models
AutorMarin Krešo
MentorJan Šnajder (mentor)
Član povjerenstvaJan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSlobodan Ribarić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAnte Đerek (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-08, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Učenje prijenosom je novi smjer istraživanja u području obrade prirodnog jezika, posebno zanimljiv zbog impresivnih rezultata u raznim zadacima obrade prirodnog jezika. Tema rada jest primjena različitih pristupa učenja prijenosom na zadatke klasifikacije teksta za hrvatski jezik. U radu su isprobana tri različta pristupa, pri čemu je za ULMFiT metodu bilo potrebno trenirati jezični model ispočetka, dok su za ELMo i FLAIR iskorištena postojeća rješenja. Provedeno je eksperimentalno vrednovanje sva tri pristupa nad zadatkom razrješavanja višeznačnosti riječi te nad zadatkom analize sentimenta u tvitovima, uz statističku analizu značajnosti rezultata. Dobiveni rezultati su uspoređeni s onima iz prethodnih istraživanja.
Sažetak (engleski)
Transfer learning is a new direction in the field of natural language processing, especially interesting because of the impressive results in the various tasks of natural language processing. The goal of the paper is application of different transfer learning approaches for the text classification tasks for the Croatian language. Three different approaches were examined in this thesis, with the ULMFiT method needed to train the language model from scratch, while ELMo and FLAIR used existing solutions. Experimental evaluation of all three approaches to the task was carried out for both word sense disambiguation task and Tweeter sentiment analysis task, with statistical significance tests of the results. The obtained results were compared with those from previous studies.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:955513
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 pohrane2020-01-07 19:23:37