dc.contributor.advisor | Mírovský, Jiří | |
dc.creator | Kypta, Tomáš | |
dc.date.accessioned | 2017-04-06T09:20:01Z | |
dc.date.available | 2017-04-06T09:20:01Z | |
dc.date.issued | 2007 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/12627 | |
dc.description.abstract | V předložené práci studuji možnosti morfologického značkování češtiny při použití statistického značkovače založeného na skrytých Markovových modelech (HMM taggeru). Zejména pak ověřuji vliv: různě velkých trénovacích dat, délky tagovací historie, nastavení parametru 'n' ve variantě výběru n nejlepších průchodů (varianta n-best) a omezení sady tagů v historii značek na úspěšnost značkovače. Text je doplněn řadou tabulek s výsledky běhu značkovače včetně porovnání s předchozími výsledky jiných značkovačů. V příloze se na kompaktním disku nachází testovací data a program, jehož výsledky jsou zde prezentovány. | cs_CZ |
dc.description.abstract | In the present work I study possibilities of Czech morphological tagging by using statistical tagger based on hidden Markov models (HMM tagger). I especially intend to verify an influence of various size of training data, length of tagging history, setting n-parameter in n-best variant and reduction of tag set in history of tags to the successfulness of tagging. Text is completed with tables with results of tagger including comparison with previous results of other taggers. There is also a supplementary CD with test data and the program, which results are presented here. | en_US |
dc.language | Čeština | cs_CZ |
dc.language.iso | cs_CZ | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.title | Rozšířený HMM tagger a jeho aplikace na morfologické značkování češtiny | cs_CZ |
dc.type | bakalářská práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2007 | |
dcterms.dateAccepted | 2007-09-11 | |
dc.description.department | Ústav formální a aplikované lingvistiky | cs_CZ |
dc.description.department | Institute of Formal and Applied Linguistics | en_US |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.identifier.repId | 45094 | |
dc.title.translated | Enhanced HMM Tagger and Its Application for Czech Morphological Tagging | en_US |
dc.contributor.referee | Vidová Hladká, Barbora | |
dc.identifier.aleph | 000935522 | |
thesis.degree.name | Bc. | |
thesis.degree.level | bakalářské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Programování | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Programming | en_US |
thesis.degree.program | Computer Science | en_US |
thesis.degree.program | Informatika | cs_CZ |
uk.thesis.type | bakalářská práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Ústav formální a aplikované lingvistiky | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Institute of Formal and Applied Linguistics | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Programování | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Programming | en_US |
uk.degree-program.cs | Informatika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Computer Science | en_US |
thesis.grade.cs | Výborně | cs_CZ |
thesis.grade.en | Excellent | en_US |
uk.abstract.cs | V předložené práci studuji možnosti morfologického značkování češtiny při použití statistického značkovače založeného na skrytých Markovových modelech (HMM taggeru). Zejména pak ověřuji vliv: různě velkých trénovacích dat, délky tagovací historie, nastavení parametru 'n' ve variantě výběru n nejlepších průchodů (varianta n-best) a omezení sady tagů v historii značek na úspěšnost značkovače. Text je doplněn řadou tabulek s výsledky běhu značkovače včetně porovnání s předchozími výsledky jiných značkovačů. V příloze se na kompaktním disku nachází testovací data a program, jehož výsledky jsou zde prezentovány. | cs_CZ |
uk.abstract.en | In the present work I study possibilities of Czech morphological tagging by using statistical tagger based on hidden Markov models (HMM tagger). I especially intend to verify an influence of various size of training data, length of tagging history, setting n-parameter in n-best variant and reduction of tag set in history of tags to the successfulness of tagging. Text is completed with tables with results of tagger including comparison with previous results of other taggers. There is also a supplementary CD with test data and the program, which results are presented here. | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.publication.place | Praha | cs_CZ |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Ústav formální a aplikované lingvistiky | cs_CZ |
dc.identifier.lisID | 990009355220106986 | |