Year: 2021
Type: dissertation
Abstract: Mezi-jazyčná reprezentace významu je aktuální téma v oblasti zpracování přirozeného jazyka. Sémantické prostory z různých jazyků jsou transformovány do jednoho sdíleného univerzálního prostoru. Tento fakt umožňuje přenést znalosti z jazyků, které jsou velmi bohaté na zdroje, do jazyků, jež jsou na zdroje omezené. Cílem této diplomové práce bylo analyzovat, porovnat a implementovat dostupné metody pro jazykově nezávislou sémantickou reprezentaci. Většina souvisejících prací se zaměřuje na lineární transformace, jelikož vykazují velmi dobrý výkon. V této práci se však soustřeďujeme na zvolené nelineární transformace založené na umělých neuronových sítích a shlukování. Kvalita lineárních i nelineárních metod je následně vyhodnocena na různých úlohách, například datových sadách slovních podobností, slovních analogií a strojovém překladu. Nově implementované nelineární transformace v mnoha ohledech překonaly lineární transformace ve všech sledovaných kategoriích na rozdílných jazycích z odlišných jazykových rodin.
Author: Mištera, Adam
Language: Czech
Topic: Topic Modeling
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7011477121