Modeli za izgradnju semantičke taksonomije iz debatnih rasprava

diplomski rad

• Naslov (engleski): Semantic Taxonomy Learning from Online Debates
• Autor: Ivan Paljak
• Mentor: Jan Šnajder (mentor)
• Član povjerenstva: Jan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Domagoj Jakobović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Čupić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-09-26, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

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.

Sažetak (engleski)

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.

• Ključne riječi: obrada prirodnog jezika; strojno učenje; nenadzirano učenje; taksonomija; Bayesovo stablo
• Ključne riječi (engleski): natural language processing; machine learning; unsupervised learning; taxonomzy; Bayesian rose tree
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:399034
• 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 23:36:47