Prepoznavanje imenovanih entiteta u korisničkim životopisima

završni rad

• Naslov (engleski): Name Entity Recognition in User Resumes
• Autor: Filip Prevendar
• Mentor: Marin Šilić (mentor)
• Član povjerenstva: Marin Šilić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Adrian Satja Kurdija (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Petar Afrić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-07-03, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Prepoznavanje imenovanih entiteta u korisničkim životopisima
U ovom radu se razmatra izgradnja sustava za pronalaženje imenovanih entiteta kao što su imena, mjesta, datumi, e-mail adrese i web adrese u životopisima pisanim u slobodnom obliku. Detaljnije se razmatra pristup nadgledanim strojnim učenjem i klasifikacijski modeli stabala odluke i Bayesovih klasifikatora. Na kraju je dano programsko ostvarenje tih modela u programskom jeziku python, te su uspoređeni rezultati
Ključne riječi: Pronalaženje imenovanih entiteta, strojno učenje, nadgledano učenje, stabla odluke, Bayesov klasifikator

Sažetak (engleski)

Named entity recognition in user curriculum vitae.
This thesis considers an implementation of a system for named entity recognition, such as names, locations, dates, e-mail addresses and web addresses in given curriculum vitae. Thesis goes more in detail about supervised learning approach, decision tree classifier, and Bayes classifier. In the end, an implementation for those models are given in python programming language.
Keywords: Named entity recognition, machine learning, supervised machine learning, decision trees, Bayes classifiers

• Ključne riječi: Pronalaženje imenovanih entiteta; strojno učenje; nadgledano učenje; stabla odluke; Bayesov klasifikator
• Ključne riječi (engleski): Named entity recognition; machine learning; supervised machine learning; decision trees; Bayes classifiers
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:298688
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-14 09:44:01