Časopis Slovo a slovesnost
en cz

Hluboké učení v automatické analýze českého textu

Jana Straková, Milan Straka, Jan Hajič, Martin Popel

[Rozhledy]

(pdf)

Deep learning in the automatic analysis of Czech text

A B S T R A C T
The deep learning methods of artificial neural networks have seen a significant uptake in recent years, and have succeeded in overcoming and advancing the success of auto-solving tasks in many fields. The field of computational linguistics and its application offshoot, natural language processing, with classic tasks such as morphological tagging, dependency analysis, named entity recognition and machine translation, are no exception to this. This paper provides an overview of recent advances in these tasks related to the Czech language and presents completely new results in the areas of morphological marking and recognition of named entities in Czech, along with a detailed error analysis.

Key words: artificial neural networks, deep learning, morphological tagging, named entity recognition, dependency analysis, machine translation
Klíčová slova: umělé neuronové sítě, hluboké učení, morfologické značkování, rozpoznávání pojmenovaných entit, závislostní analýza, strojový překlad

Daný článek je on-line k dispozici v databázi CEEOL.

Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK
Malostranské náměstí 25, 118 00 Praha 1
strakova@ufal.mff.cuni.cz
straka@ufal.mff.cuni.cz
hajic@ufal.mff.cuni.cz
popel@ufal.mff.cuni.cz

Slovo a slovesnost, ročník 80 (2019), číslo 4, s. 306–327

Předchozí Pavel Štichauer: Ohrožená komplexita: smíšené systémy perifrastického časování v některých italských dialektech

Následující Jiří Nekvapil, Martin Havlík: Rebecca Clift: Conversation Analysis