izpis_h1_title_alt

Globoke nevronske mreže za postavljanje vejic v slovenskem jeziku
ID Božič, Martin (Avtor), ID Robnik Šikonja, Marko (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (3,14 MB)
MD5: 1C1EC00FEC53827327048A5F4DE8AA57

Izvleček
Med najpogostejše napake pri pisanju besedil v slovenščini sodi postavljanje vejic. V diplomski nalogi se bomo osredotočili na postavljanje vejic s pomočjo globokih nevronskih mrež. Predstavili bomo dve arhitekturi, eno na podlagi nevronskih mrež s celicami GRU in drugo z vnaprej naučenim jezikovnim modelom tipa BERT. Pri uporabi jezikovnega modela tipa BERT opazimo boljšo klasifikacijsko točnost. Vzrok za to je boljša in kompleksnejša arhitektura modela ter proces učenja, ki izpopolnjuje model z obširnim jezikovnim znanjem. Z uporabo večjezičnega modela BERT, naučenega na 104 jezikih in le manjšo množico slovenskih besedil, pridobimo rešitev, ki je primerljiva z rešitvijo, ki smo jo pridobili z uporabo trojezičnega, slovensko-hrvaško-angleškega modela BERT.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:globoke nevronske mreže, mreže GRU, model BERT, postavljanje vejic
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2020
PID:20.500.12556/RUL-119034 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:27670787 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:01.09.2020
Število ogledov:1580
Število prenosov:568
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Deep neural networks for comma placement in Slovene
Izvleček:
Comma placement is the most frequent orthological mistake in Slovene. The thesis focuses on comma placement using deep neural networks. We present two architectures, one based on neural networks with GRU cells and another using a pre-learned BERT language model. Using a pre-learned BERT language model, we get better classification accuracy. The reason for this is better and more complex architecture and the learning process, which fine-tuned a pretrained model with substantial language knowladge. With the multilingual BERT, trained on 104 languages with only a small amount of Slovene texts, we achieve comparable results to Slovene-Croatian-English BERT model, trained with much more Slovene texts.

Ključne besede:deep neural networks, GRU networks, BERT model, comma placement

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj