Uporaba globokih konvolucijskih nevronskih mrež na jezikovnih problemihPušnik, Žiga (Avtor) Robnik Šikonja, Marko (Mentor) strojno učenjeobdelava naravnega jezikanevronska mrežanevronkonvolucijakonvolucijska nevronska mrežaklasifikacijaklasifikacijski modelklasifikatorklasifikacijska točnostjezikbesedilovejicalemakrnmomentgradientni spustvzratno širjenje napakejezikovni korpusatributCilj diplomske naloge je preizkusiti učenje jezikovnih problemov s pomočjo globokih konvolucijskih nevronskih mrež. Konvolucijske nevronske mreže so bile razvite predvsem za področje umetnega zaznavanja in delujejo na podlagi konvolucije. Naučili smo jih, da so na podlagi kratkega povzetka besedila napovedale razred, h kateremu spada. Drugi problem, ki smo ga reševali je postavljanje vejic v slovenskem jeziku. Konvolucijsko nevronsko mrežo smo sprogramirali s programskim jezikom python. Uporabili smo knjižnjico Theano. Izhajali smo iz že obstoječih raziskav. Opišemo način, kako smo obdelali podatkovne množice, da so primerne za naš model. Opravili smo več poskusov. Primerjali smo lematizacijo in krnjenje ter predstavitev besedila z vektorizacijo in predstavitev z bitnim poljem. Zadovoljive rezultate smo dobili, če smo besedilo kvantizirali, kjer smo črke vektorizirali z 1 do m kodiranjem. Naši rezultati pri postavljanju vejic so primerljivi z rezultati drugih raziskav.[Ž. Pušnik]20152015-09-10 14:35:02Diplomsko delo/naloga72286VisID: 16320COBISS_ID: 1536476611sl