About: Strojové učení základem pro hybridní lemmatizační algoritmus     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Lemmatizace je jednou ze základních technik předzpracování textu. Hlavním účelem tohoto procesu je nalezení normalizované formy slova. V tomto článku bude představen lemmatizační algoritmus založený na lemmatizačních pravidlech naučených pomocí Ripple-Down Rules patřících mezi techniky strojového učení. Výhodou tohoto přístupu je, že nevyžaduje znalost morfologie českého jazyka. Dále jsou představeny metody řešící lemmatizaci výjimek a specifických typů slov, které dokážou zvýšit přesnost lemmatizace českého jazyka. V závěru článku jsou diskutovány dosažené výsledky a další potenciální rozšíření, která by pomohla úspěšnost navrženého lemmatizátoru dále zvyšovat. Je také uvedeno srovnání dosažených výsledků s již existujícím systémem LemmaGen pro lemmatizaci českého jazyka, založeném na stejném principu strojového učení, stejně tak jako srovnání se systémy využívajícími morfologickou analýzu a desam
  • Lemmatizace je jednou ze základních technik předzpracování textu. Hlavním účelem tohoto procesu je nalezení normalizované formy slova. V tomto článku bude představen lemmatizační algoritmus založený na lemmatizačních pravidlech naučených pomocí Ripple-Down Rules patřících mezi techniky strojového učení. Výhodou tohoto přístupu je, že nevyžaduje znalost morfologie českého jazyka. Dále jsou představeny metody řešící lemmatizaci výjimek a specifických typů slov, které dokážou zvýšit přesnost lemmatizace českého jazyka. V závěru článku jsou diskutovány dosažené výsledky a další potenciální rozšíření, která by pomohla úspěšnost navrženého lemmatizátoru dále zvyšovat. Je také uvedeno srovnání dosažených výsledků s již existujícím systémem LemmaGen pro lemmatizaci českého jazyka, založeném na stejném principu strojového učení, stejně tak jako srovnání se systémy využívajícími morfologickou analýzu a desam (cs)
  • Lemmatization is one of the basic techniques of text preprocessing. The main purpose of this process is to find a standard form of words. In this article will be presented a lemmatization algorithm based on rules learned by Ripple-Down Rules technique belonging to the machine learning techniques. The advantage of this approach is that it does not require knowledge of the morphology of the Czech language. In addition, methods presented in this article are dealing with exceptions in lemmatization which can increase the accuracy lemmatization of Czech language. In conclusion, the article discusses the achievements and further potential extensions that would help improve the accuracy of algorithm. At the end of the article is also presented a comparison of the results obtained by the existing system LemmaGen, based on the same principle of machine learning, as well as compared to systems that use morphological analysis and disambiguation. (en)
Title
  • Strojové učení základem pro hybridní lemmatizační algoritmus
  • Strojové učení základem pro hybridní lemmatizační algoritmus (cs)
  • Machine learning as a cornerstone for hybrid lemmatization algorithm (en)
skos:prefLabel
  • Strojové učení základem pro hybridní lemmatizační algoritmus
  • Strojové učení základem pro hybridní lemmatizační algoritmus (cs)
  • Machine learning as a cornerstone for hybrid lemmatization algorithm (en)
skos:notation
  • RIV/00216305:26220/12:PU99052!RIV13-MPO-26220___
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(FR-TI4/151), S
http://linked.open...iv/cisloPeriodika
  • 57
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 171755
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/00216305:26220/12:PU99052
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • Lemmatization, Machine Learning, RDR (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...odStatuVydavatele
  • CZ - Česká republika
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [E2E32C97241E]
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Elektrorevue - Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz)
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...v/svazekPeriodika
  • 2012
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Burget, Radim
  • Karásek, Jan
  • Šanda, Pavel
  • Morský, Ondřej
issn
  • 1213-1539
number of pages
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 26220
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 67 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software