33 lines
1.4 KiB
Markdown
33 lines
1.4 KiB
Markdown
---
|
|
title: Adrián Ondra
|
|
published: true
|
|
taxonomy:
|
|
category: [bp2027]
|
|
tag: [nlp,mind-maps,information-extraction]
|
|
author: Daniel Hladek
|
|
---
|
|
|
|
|
|
rok začiatku štúdia: 2024
|
|
|
|
# Bakalársky projekt 2027
|
|
|
|
Automatická tvorba myšlienkových máp
|
|
|
|
|
|
Možné ciele semestrálneho projektu:
|
|
|
|
- Vytvoriť vizualizáciu myšlienkovej mapy z automaticky extrahovaných entít.
|
|
- Vytvoriť nástroj ktorý sa dá využiť pri vzdelávaní.
|
|
- Vyhodnotiť kvalitu vytvoreného grafu. Ako veľmi je graf pravdivý vzhľadom na pôvvodný text.
|
|
|
|
úlohy:
|
|
|
|
- Naučte sa Python, nainštalujte si Anaconda.
|
|
- Zistite, čo je to myšleinkoá mapa, ako sa vytvára. Ako ju vieme zobraziť? Viaceré poznámkovače to majú v sebe zabudovanbé. Ako ju vieme využiť pri vzdelávaní? Urobte si poznámky na túto tému.
|
|
- Zistite, ako je množné automaticky vytvárať myšlienkové mapy pomocou jazykových modelov.
|
|
- Zistite ako funguje rozpoznávanie pomenovaných entít (named entity recognition) a dependency parsing, a ako sa tieto techniky dajú využiť na identifikáciu kľúčových pojmov a ich vzťahov. Napíšte krátku správu (2-3 strany) s relevantnými vedeckými článkami
|
|
- Oboznámte sa s nástrojmi na vizualizáciu grafov a znalostnycb grafov (napr. [NetworkX](https://networkx.org/), [Graphviz](https://graphviz.org/))
|
|
|
|
- Porovnať rôzne metódy extrakcie kľúčových slov a zhodnotiť ich vhodnosť pre generovanie myšlienkových máp.
|