Automatická klasifikace textu vzhledem k období

Chynoradský, Jakub

Automatická klasifikace textu vzhledem k období

dc.contributor.advisor	Platoš, Jan
dc.contributor.author	Chynoradský, Jakub
dc.contributor.referee	Svoboda, Radek
dc.date.accepted	2020-06-22
dc.date.accessioned	2020-07-20T12:13:20Z
dc.date.available	2020-07-20T12:13:20Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	Cílem této bakalářské práce bylo vybrat a otestovat několik metod pro datování textů do správného období. Účelem těchto metod je zařadit větu historického textu do jedné ze čtyř kategorií od 17. do 20. století. Mnou zvolené metody všechny spadají do kategorie strojového učení, proto byla součástí práce také tvorba rozsáhlého vzorku dat pro učení a testování modelů. Pro implementaci byl využit objektově orientovaný programovací jazyk Python.	cs
dc.description.abstract	The aim of this bachelor thesis was to select and test several methods for dating texts to the correct period. The purpose of these methods is to classify a sentence to one of four categories from the 17th century to the 20th century. The methods I have chosen all belong to the machine learning category, which is why my thesis included an extensive data sample for learning and testing models. An object-oriented programming language Python was used for implementation.	en
dc.description.department	460 - Katedra informatiky	cs
dc.description.result	výborně	cs
dc.format.extent	3376945 bytes
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.other	OSD002
dc.identifier.sender	S2724
dc.identifier.thesis	CHY0069_FEI_B2647_2612R025_2020
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10084/140570
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava	cs
dc.rights.access	openAccess
dc.subject	datování textů	cs
dc.subject	strojové učení	cs
dc.subject	hluboké učení	cs
dc.subject	náhodný les	cs
dc.subject	klasifikace	cs
dc.subject	přenesené učení	cs
dc.subject	python	cs
dc.subject	dating texts	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	deep learning	en
dc.subject	random forest	en
dc.subject	classification	en
dc.subject	transfer learning	en
dc.subject	python	en
dc.thesis.degree-branch	Informatika a výpočetní technika	cs
dc.thesis.degree-grantor	Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky	cs
dc.thesis.degree-level	Bakalářský studijní program	cs
dc.thesis.degree-name	Bc.
dc.thesis.degree-program	Informační a komunikační technologie	cs
dc.title	Automatická klasifikace textu vzhledem k období	cs
dc.title.alternative	Automatic Text Classification Relative to the Period	en
dc.type	Bakalářská práce	cs

Files

Original bundle

Now showing 1 - 4 out of 4 results

Name:: CHY0069_FEI_B2647_2612R025_2020.pdf
Size:: 3.22 MB
Format:: Adobe Portable Document Format
Description:: Text práce

Download

Name:: CHY0069_FEI_B2647_2612R025_2020_priloha.zip
Size:: 436.75 MB
Format:: Unknown data format
Description:: Příloha

Download

Name:: CHY0069_FEI_B2647_2612R025_2020_posudek_vedouci_Platos_Jan.pdf
Size:: 55.24 KB
Format:: Adobe Portable Document Format
Description:: Posudek vedoucího – Platoš, Jan

Download

Name:: CHY0069_FEI_B2647_2612R025_2020_posudek_oponent_Svoboda_Radek.pdf
Size:: 57.73 KB
Format:: Adobe Portable Document Format
Description:: Posudek oponenta – Svoboda, Radek

Download

Collections

Vysokoškolské kvalifikační práce Fakulty elektrotechniky a informatiky / Theses and dissertations of Faculty of Electrical Engineering and Computer Science (FEI)