Prepoznavanje i klasificiranje entiteta u tekstovima i povezivanje sa semantičkim izvorima podataka

diplomski rad

• Naslov (engleski): Identifying and Classifying Entities in Texts and Connecting with Semantic Data Sources
• Autor: Domagoj Kočiš
• Mentor: Ljiljana Brkić (mentor)
• Član povjerenstva: Ljiljana Brkić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Damir Kalpić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Igor Mekterović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-07-17, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U prvom dijelu ovog rada opisane su metode koje se koriste za prepoznavanje i klasificiranje entiteta u tekstu s naglaskom na metode strojnog učenja. Opisani su klasifikatori SVM i HMM koji se vrlo često primjenjuju kod rješavanja ovog problema. Nakon toga je dan pregled nekih postojećih alata i gotovih implementacija sustava za prepoznavanje entiteta te je opisano kako se oni koriste. Na kraju je opisana implementacija vlastitog sustava korištenjem klasifikatora SVM.
Drugi dio rada odnosi se na povezivanje entiteta sa semantičkim izvorima podataka te je prikazano kako su u njima podaci pohranjeni te kako se nad njima obavljaju upiti. Na kraju je implementiran dio sustava koji entitete pronađene u tekstu povezuje sa semantičkim izvorima podataka DBpedia i Wikidata.

Sažetak (engleski)

The first part of this paper describes the methods used to identify and classify entities in text with an emphasis on machine learning methods. The classifiers SVM and HMM are often used to solve this problem. After that, some of the existing tools and implementations of the entity recognition systems are described including how they are used. Finally, own system was implemented using the SVM classifier.
The second part of the paper describes how to connect the entities to semantic data sources and shows how the data is stored and how it is being retrieved from these sources. Finally, the implemented named entity recognition system was extended with possibility to connect found entities in text to the semantic data sources DBpedia and Wikidata.

• Ključne riječi: klasifikacija imenovanih entiteta; strojno učenje; SVM; HMM; semantički izvori podataka; DBpedia; Wikidata
• Ključne riječi (engleski): named entity classification; machine learning; SVM; HMM; semantic data sources; DBpedia; Wikidata
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:100846
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 21:36:47