Modeli za izgradnju semantičke taksonomije iz debatnih rasprava

master's thesis

• Title (english): Semantic Taxonomy Learning from Online Debates
• Author: Ivan Paljak
• Mentor: Jan Šnajder (mentor)
• Committee member: Jan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Domagoj Jakobović (član povjerenstva)
• Committee member: Marko Čupić (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2018-09-26, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Semantičke taksonomije jedan su od načina organizacije znanja iz neke
određene teme u obliku hijerarhije pojmova koji su međusobno povezani
vezama generalizacije i specijalizacije. Taksonomije pojmova koriste se
za strukturiranje podataka u biologiji, medicini, pravu i razvoju
softvera. U novije vrijeme, sve je popularnija automatska izgradnja
taksonomija iz tekstnih izvora, koja se, primjerice, pokazala uspješnom
u proširenju najveće leksičkosemantičke baze podataka, WordNeta.

U okviru diplomskoga rada potrebno je proučiti postupke za automatsko
učenje semantičke taksonomije s naglascima na postupke temeljene na
strojnome učenju i distribucijskoj semantici. Osmisliti i razviti model
za automatsko učenje taksonomije s ciljem organizacije pojmova iz
tekstova debatnih rasprava na engleskome jeziku.

Abstract (english)

Semantic taxonomy is a way of organizing data from a certain topic in a hierarchical structure of keywords which are connected via generalization or specialization relations. Keyword taxonomies are used for structuring of data in biology, medicine, law and software development. In modern times, automatically generated taxonomies from text sources are getting more popular and such approaches have proved to be successful in building the largest lexico-semantic databse -- WordNet.

In the scope of the final thesis, it is necessary to study state-of-the art approaches for semantical taxonomy learning. One such model should be developed with the goal of learning a keyword taxonomy from on-line debates written in English.

• Keywords: obrada prirodnog jezika; strojno učenje; nenadzirano učenje; taksonomija; Bayesovo stablo
• Keywords (english): natural language processing; machine learning; unsupervised learning; taxonomzy; Bayesian rose tree
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:399034
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2019-03-13 23:36:47