lp832ut/zpwiki
1
0
Fork 0
forked from KEMT/zpwiki
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

Update 'pages/students/2018/david_ilas/README.md'

Browse Source
This commit is contained in:
dano 2022-02-18 09:52:18 +00:00
parent 0e1761cd53
commit 8f01867706
1 changed files with 10 additions and 16 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

26
pages/students/2018/david_ilas/README.md
View File

@ -3,32 +3,26 @@ title: Dávid Iľaš
published: true
taxonomy:
category: [dp2023]
tag: [demo,nlp,spacy]
tag: [nlp,emotion]
author: Daniel Hladek
---
# Martin Wencel
Rok začiatku štúdia: 2018
Komunikácia je možná aj cez [MS Teams](https://teams.microsoft.com/l/team/19%3aa8596a401a3842e5b91ac918a2a0afb1%40thread.tacv2/conversations?groupId=4fc0c627-d424-4587-b73a-2e47509862e9&tenantId=1c9f27ef-fee6-45f4-9a64-255a8c8e25a5).
Konzultačné hodiny sú v piatok 9:20-14:00.
## Bakalárska práca 202
## Diplomová práca 2023
Názov: Demonštrácia spracovania slovenského prirodzeného jazyka pomocou knižnice Spacy
Téma: Rozpoznávanie emócií z textu.
- [Demonštračná aplikácia pre Spacy](https://spacy.tukekemt.xyz)
- [Bakalárska práca](https://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=CF9E62B1F4156FE3B22E0B84D7C8)
TODO: Návrh na zadanie diplomovej práce.
Návrh na zadanie:
Ciele:
1. Vypracujte teoretický úvod do spracovania prirodzeného slovenského jazyka. Vysvetlite, čo to je parsing, morfologická analýza a rozpoznávanie pomenovaných entít a akými metódami sa vykonávajú.
1. Podrobne vysvetlite, ako pracuje parsing, morfologická analýza a rozpoznávanie pomenovaných entít v knižnici Spacy.
1. Vytvorte demonštračnú webovú aplikáciu pomocou ktorej je možné vyskúšať spracovanie slovenského aj anglického jazyka.
1. Navrhnite možné zlepšenia Vami vytvorenej aplikácie.
- [Repo s výsledkami](https://git.kemt.fei.tuke.sk/mw223on/bp2020)
- [Preprecované repo](https://git.kemt.fei.tuke.sk/KEMT/bc_wencel2021)
- Vedieť klasifikovať emocionálny náboj v texte pomocou neurónovej siete.
Ciele na semester:
- Získať prehľad v problematike rozpoznávania emócií z textu
- Vybrať dátovú množinu, vybrať vhodný klasifikátor, natrénovať model a vyhodnotiť výsledky.