Automatic Alignment of Tectogrammatical Trees from Czech-English Parallel Corpus
|
|
- Miluše Fišerová
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Automatic Alignment of Tectogrammatical Trees from Czech-English Parallel Corpus David Mareček obhajoba diplomové práce
2 Motivace Na t-rovině jsou si jazyky podobnější alignment by zde měl být jednodušší než na m- rovnině. Zlepšení transferu pro systém automatického překladu TectoMT Vyhledávání překladových ekvivalentů mezi dvěma jazyky
3 Cíl práce Implementovat nástroj, který dostane na vstupu českou a anglickou větu analyzovanou až na t- rovinu a vrátí seznam navzájem si odpovídajících uzlů jejich t-stomů Měl by využívat stromových struktur, ale zároveň by měl být dostatečně odolný proti chybám vzniklým běhěm parsingu Implementace v prostředí TectoMT
4 Zjednodušená t-rovina Strutura t-roviny převzatá z TectoMT Chybí aktuální členění (pořadí uzlů v t-stromu odpovídá pořadí slov ve větě) Chybí kopírované uzly Chybí odkazy do valenčního slovníku Chybí funktory (kromě koordinačních)
5 Vytvoření testovacích dat ruční párování na slovní rovině následný převod na t-rovinu pomocí odkazů lex.rf
6 Manuální word-alignment K dispozici 515 ručně anotovaných vět z PCEDT Tři typy hran: sure, phrasal, possible Anotace dalších 1985 vět z corpusu CzEng 4 anotátoři (MFF, FF, 2x ÚJČ) Každá věta anotována dvěma anotátory typ dat vět EN tokenů CZ tokenů Právní texty (Acquis Communautaire) Beletrie (Reader s Digest, E-Books) Novinové články (Project Syndicate) Nov. Čl. s pojmenovanými entitami (Project Syndicate)
7 Příklady word-alignmentu Not long before the visit of the Chinese premier, India hosted US Secretary of State Condoleezza Rice. Nedlouho před návštěvou čínského premiéra hostila Indie ministryni zahraničí USA Condoleezu Riceovou. I stuck it out as far as ever it would go, and I shut one eye, and try to examine it with the other. Vyplázl jsem ho tak daleko, jak to jen šlo, zavřel jsem jedno oko a snažil se druhým ho prohlédnout. sure link possible link phrasal link
8 Převod do t-roviny využití atributu lex.rf dva uzly na t-rovině jsou spojeny hranou jejich odpovídající tokeny na m-rovině jsou spojeny hranou typy hran jsou zachovány problém: přidané uzly, např. #PersPron reprezentující nevyjádřený podmět
9 Mezianotátorská shoda typ dat typy hran rozlišovány typy hran nerozlišovány pouze hrany sure rovina m t m t m t právní texty 86,7 92,0 92,1 96,1 94,0 95,6 beletrie 76,6 82,9 85,8 90,5 90,1 91,2 novinové články 80,8 87,9 87,8 93,3 92,0 93,7 pojmenované entity 86,5 94,3 91,5 96,5 93,6 96,4 PCEDT 84,1 94,3 89,8 95,1 93,8 95,3
10 T-aligner Implementován v prostředí TectoMT 2 fáze Czech and English t-trees Greedy 1:1 alignment Complete 1:N relations aligned t-trees GIZA++ t-alignment probabilistic dictionary
11 Fáze 1 Greedy 1:1 alignment hladový algoritmus založený na rysech (features) skóre potenciálního páru t-uzlů: score(cnode, enode) = w f(cnode, enode) váha hodnota algoritmus vybere vždy ten pár s nejvyšším skóre a příslušné uzly spojí to opakuje, dokud je skóre větší než daná prahová hodnota
12 Rysy (features) vlastnosti dvojice českého a anglického t-uzlu celkem 15 rysů jejich váhy byly optimalizovány pomocí perceptronu příklady rysů: Pravděpodobnost překladu dvojice t-lemmat (z pravděpodobnostního slovníku) (hodnota 0 až 1) Tato dvojice rovněž byla/nebyla spárována nástrojem GIZA++ (0 nebo 1) T-lemmata jsou shodná (0 nebo 1) Shoda t-lemmat v prvních třech písmenech (0, 1)
13 Rysy (features) (2) Rodičovské uzly obou zkoumaných uzlů jsou již spárovány (hodnoty 0, 1) Někteří potomci zkoumaných uzlů jsou již spárováni (hodnoty 0, 1, 2, 3 ) Shodný sémantický slovní druh (hodnoty 0, 1) Podobná pozice uzlů ve stomě (real 0 až 1) Rozdíl relativních pozic českého a anglického uzlu
14 Fáze 2 Completing 1:N relations Spojíme navíc ty dvojice uzlů (K, L), pro které jsou splněny následující podmínky: K ještě není spojen s žádným protějšímu uzlem, ale jeho synovský nebo rodičovský uzel je spojen s L. Dvojice (K, L) byla navíc spojena systémem GIZA++ Dvojice (K, L) se vyskytuje v pravděpodobnostním slovníku
15 Ukázka t-alignmentu The $ 409 million bid is estimated by Mr. Simpson as representing 75 % of the value of all Hooker real-estate holdings in the U. S. Podle odhadu pana Simpsona představuje 409 milionová nabídka 75 % hodnoty všech realitních holdingů firmy Hooker ve Spojených státech.
16 Vyhodnocení úspěšnosti pro porovnání výsledků využita pouze spojení typu sure. 10-násobná cross-validace 9/10 dat pro natrénování optimálních vah jednotlivých rysů (features) perceptronem 1/10 dat pro samotnou evaluaci
17 T-aligner evaluace typ dat precision recall f-measure právní texty 92,8 % 91,4 % 92,1 % beletrie 86,3 % 82,7 % 84,4 % novinové články 90,7 % 91,9 % 91,3 % pojmenované entity 94,8 % 92,8 % 93,8 % PCEDT 94,9 % 88,7 % 91,7 % Dohromady 92,5 % 89,6 % 91,0 %
18 GIZA++ na m-lemmatech GIZA++ byla spuštěna na sekvence m-lemmat. Průniková symetrizace Výsledný word-alignment byl pak převeden na t- alignment pomocí odkazů lex.rf. precision 95,5 % recall 77,8 % f-measure 85,7 %
19 GIZA++ na t-lemmatech Z tektogramatických stromů byla vyextrahována t-lemmata a seřazena podle jejich pozice ve stromě. Každý uzel reprezentuje jedno t-lemma. Na takovéto sekvence t-lemmat byla spuštěna GIZA++ s průnikovou symetrizací. precision 93,1 % recall 75,9 % f-measure 83,6 %
20 Závěr zlepšení f-measure o 5% oproti baseline (GIZA++) GIZA++ t-alignment feature based t-aligner mezianotátorská shoda f-measure 85,7 % 91,0 % 94,8 %
21 Děkuji za pozornost.
Automatické párování uzlů českých a anglických tektogramatických stromů
Automatické párování uzlů českých a anglických tektogramatických stromů David Mareček pondělní seminář 13. 10. 2008 Osnova rozdíly mezi párováním na morfologické a na tektogramatické rovině ruční párování
Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix)
Rudolf Rosa diplomová práce Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix) Automatic post-editing of phrase-based machine translation outputs Motivační příklad Zdroj (WMT 2010):
Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix)
Rudolf Rosa diplomová práce Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix) Automatic post-editing of phrase-based machine translation outputs Motivační příklad Zdroj: All the winners
Využití korpusu InterCorp při vytváření ručních pravidel pro automatickou detekci pleonastického it a jeho českých ekvivalentů v závislostních datech
Využití korpusu InterCorp při vytváření ručních pravidel pro automatickou detekci pleonastického it a jeho českých ekvivalentů v závislostních datech Kateřina Veselovská ÚFAL MFF UK veselovska@ufal.mff.cuni.cz
Co nového ve zpracování MWE Automatická identifikace
Co nového ve zpracování MWE Automatická identifikace Společný workshop tří GAČRů 15. dubna 2013 Víceslovné výrazy Osnova Víceslovné výrazy (VV, MWE) v PDT 2.5 Automatická identifikace Problémy (Úpravy
ve strojovém překladu
Jaká data se používají ve strojovém překladu Ondřej Bojar bojar@ufal.mff.cuni.cz Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK ELRC Training Workshop, 15. prosinec 2015 1/39 Osnova Typy dat ve strojovém
Algoritmizace prostorových úloh
Algoritmizace prostorových úloh Vektorová data Daniela Szturcová Prostorová data Geoobjekt entita definovaná v prostoru. Znalost jeho identifikace, lokalizace umístění v prostoru, vlastností vlastních
Automatické vytváření slovníků z paralelních korpusů
Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Jan Popelka Automatické vytváření slovníků z paralelních korpusů Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí diplomové práce:
1. Přehled cizojazyčných a vícejazyčných korpusů
1. Přehled cizojazyčných a vícejazyčných korpusů typy korpusů a možnosti jejich využití 2. Nová verze korpusu InterCorp (prosinec 2014) nové jazyky a texty lemmatizace a značkování 3. Webové korpusy srovnatelné
Inovace CRM systémů využitím internetových zdrojů dat pro malé a střední podniky. Ing. Jan Ministr, Ph.D.
Inovace CRM systémů využitím internetových zdrojů dat pro malé a střední podniky Ing. Jan Ministr, Ph.D. I. Úvod Agenda II. Customer Intelligence (CI),zpracování dat z Internetu III. Analýza obsahu IV.
Korpusová lingvistika a počítačové zpracování přirozeného jazyka
Korpusová lingvistika a počítačové zpracování přirozeného jazyka Vladimír Petkevič & Alexandr Rosen Ústav teoretické a komputační lingvistiky Filozofické fakulty Univerzity Karlovy v Praze Korpusový seminář
Depfix: Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate
Rudolf Rosa rur@nikdeeu http://ufalmffcunicz/rudolf-rosa Depfix: Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Ústav formální a aplikované
Faktorované překladové modely. Základní informace
Základní informace statistická metoda překladu statistická metoda překladu založena na frázích (nikoliv slovo slovo) statistická metoda překladu založena na frázích (nikoliv slovo slovo) doplňková informace
autoři: Rudolf Bayer, Ed McCreight všechny vnější uzly (listy) mají stejnou hloubku ADS (abstraktní datové struktury)
definice ( tree) autoři: Rudolf Bayer, Ed McCreight vyvážený strom řádu m ( ) každý uzel nejméně a nejvýše m potomků s výjimkou kořene každý vnitřní uzel obsahuje o méně klíčů než je počet potomků (ukazatelů)
Využití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza
Využití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza SIRET Research Group Katedra softwarového inženýrství, Matematicko-fyzikální fakulta Karlova Univerzita v Praze Bioinformatika Biologické inspirace
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9. Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0536 Název projektu školy: Výuka s ICT na SŠ obchodní České Budějovice Šablona
Semestrální práce 2 znakový strom
Semestrální práce 2 znakový strom Ondřej Petržilka Datový model BlockFileRecord Bázová abstraktní třída pro záznam ukládaný do blokového souboru RhymeRecord Konkrétní třída záznamu ukládaného do blokového
Programování v Pythonu
ƒeské vysoké u ení technické v Praze FIT Programování v Pythonu Ji í Znamená ek P íprava studijního programu Informatika je podporována projektem nancovaným z Evropského sociálního fondu a rozpo tu hlavního
Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague
1 / 23 Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague 2 / 23 biologové často potřebují najít často se opakující sekvence DNA tyto sekvence bývají relativně krátké,
Autor: Jan Hošek
Úvod STC Závěr Autor: Jan Hošek Školitel: RNDr. Radim Řehůřek Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrzká České vysoké učení technické v Praze 25. 5. 2009 Osnova Úvod STC Závěr 1 Úvod Motivace Ukázka technologie
Spojení OntoUML a GLIKREM ve znalostním rozhodování
1 Formalizace biomedicínských znalostí Spojení OntoUML a GLIKREM ve znalostním rozhodování Ing. David Buchtela, Ph.D. 16. června 2014, Faustův dům, Praha Skupina mezioborových dovedností Fakulta informačních
Využití strojového učení k identifikaci protein-ligand aktivních míst
Využití strojového učení k identifikaci protein-ligand aktivních míst David Hoksza, Radoslav Krivák SIRET Research Group Katedra softwarového inženýrství, Matematicko-fyzikální fakulta Karlova Univerzita
The Czech education system, school
The Czech education system, school Pracovní list Číslo projektu Číslo materiálu Autor Tematický celek CZ.1.07/1.5.00/34.0266 VY_32_INOVACE_ZeE_AJ_4OA,E,L_10 Mgr. Eva Zemanová Anglický jazyk využívání on-line
IA161 Pokročilé techniky zpracování přirozeného jazyka
IA161 Pokročilé techniky zpracování přirozeného jazyka Strojový překlad Vít Baisa Překlad angličtina čeština Moses is an implementation of the statistical (or data-driven) approach to machine translation
Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate
Mgr. Rudolf Rosa Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Ústav formální a aplikované lingvistiky ProSŠ, Gymnázium Kladno, 23. října
Zadání druhého zápočtového projektu Základy algoritmizace, 2005
Zadání druhého zápočtového projektu Základy algoritmizace, 2005 Jiří Dvorský 2 května 2006 Obecné pokyny Celkem je k dispozici 8 zadání příkladů Každý student obdrží jedno zadání Vzhledem k tomu, že odpadly
Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13.
Grafy doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 13. března 2017 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Grafy 104 / 309 Osnova přednášky Grafy
Jméno autora: Mgr. Alena Chrastinová Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_O7_AJ
Jméno autora: Mgr. Alena Chrastinová Datum vytvoření: 24.07.2012 Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_O7_AJ Ročník: IV. Anglický jazyk Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková komunikace Vzdělávací obor: cizí jazyk anglický
Automatická anotace angličtiny na tektogramatické
Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Josef Toman Automatická anotace angličtiny na tektogramatické rovině Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí diplomové práce:
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9. Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0536 Název projektu školy: Výuka s ICT na SŠ obchodní České Budějovice Šablona
Samovysvětlující pozemní komunikace
Samovysvětlující pozemní komunikace Ing. Petr Pokorný, Centrum dopravního výzkumu, v.v.i, duben 2013 Abstrakt Dopravní inženýři v ČR se stále častěji, ve shodě s vývojem v zahraničí, setkávají s termínem
Jak si udržet zákazníky a nabídnout jim co nejvíce?
Jak si udržet zákazníky a nabídnout jim co nejvíce? 16. dubna 2010 Presentation title to go here Name of presenter Tradiční produktově orientovaný prodej 1. Produkt 2. Komu ho prodat? 3. Jak? 4. Koupě
Průzkum paralelních dvojjazyčných textů v otázce určení autorství staročeského překladu
Průzkum paralelních dvojjazyčných textů v otázce určení autorství staročeského překladu Markéta Pytlíková Lingvistika Praha 2014 11. 4. 2014 ÚJČ AV ČR pytlikova@ujc.cas.cz Atribuce překladového textu Atribuce
Generátor jedinečných zadání
Generátor jedinečných zadání Nástroj pro tvorbu písemných zadání s minimálním opakováním otázek Luboš Svoboda 2005 Účelem programu je odstranit ruční práci při tvorbě písemných zadání (testů) tvořených
Zobrazování barev. 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha. pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/
Zobrazování barev 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ ColorRep 2015 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 1 / 18 Barevné schopnosti HW True-color
Deskripční logika. Petr Křemen FEL ČVUT. Petr Křemen (FEL ČVUT) Deskripční logika 37 / 157
Deskripční logika Petr Křemen FEL ČVUT Petr Křemen (FEL ČVUT) Deskripční logika 37 / 157 Co nás čeká 1 Základy deskripční logiky 2 Jazyk ALC Syntax a sémantika 3 Cyklické a acyklické TBOXy Petr Křemen
Problém identity instancí asociačních tříd
Problém identity instancí asociačních tříd Autor RNDr. Ilja Kraval Ve školeních a také následně po jejich ukončení se stále častěji objevují dotazy, které se týkají tzv. identity instancí asociační třídy.
Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Adam Liška. Ústav formální a aplikované lingvistiky
Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Adam Liška Čištění paralelních dat pro strojový překlad Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr.
Testování prvočíselnosti
Dokumentace zápočtového programu z Programování II (NPRG031) Testování prvočíselnosti David Pěgřímek http://davpe.net Úvodem V různých oborech (například v kryptografii) je potřeba zjistit, zda je číslo
1, Žáci dostanou 5 klíčových slov a snaží se na jejich základě odhadnout, o čem bude následující cvičení.
Moje hlavní město Londýn řešení: 1, Žáci dostanou 5 klíčových slov a snaží se na jejich základě odhadnout, o čem bude následující cvičení. Klíčová slova: capital, double decker bus, the River Thames, driving
PRÉCIS STRUKTUROVANÁ DATABÁZE JAKO ODPOVĚĎ NA NESTRUKTUROVANÝ DOTAZ. Dominik Fišer, Jiří Schejbal http://www.doser.cz
PRÉCIS STRUKTUROVANÁ DATABÁZE JAKO ODPOVĚĎ NA NESTRUKTUROVANÝ DOTAZ (c) Dominik Fišer, Jiří Schejbal 2009 Dominik Fišer, Jiří Schejbal http://www.doser.cz Obsah část 1 přednáší Dominik Fišer Co je to Précis?
Změkčování hranic v klasifikačních stromech
Změkčování hranic v klasifikačních stromech Jakub Dvořák Seminář strojového učení a modelování 24.5.2012 Obsah Klasifikační stromy Změkčování hran Ranking, ROC křivka a AUC Metody změkčování Experiment
Translation Model Interpolation for Domain Adaptation in TectoMT
Rudolf Rosa, Ondřej Dušek, Michal Novák, Martin Popel {rosa,odusek,mnovak,popel}@ufal.mff.cuni.cz Translation Model Interpolation for Domain Adaptation in TectoMT Charles University in Prague Faculty of
Genetické algoritmy. Vysoká škola ekonomická Praha. Tato prezentace je k dispozici na: http://www.utia.cas.cz/vomlel/
Genetické algoritmy Jiří Vomlel Laboratoř inteligentních systémů Vysoká škola ekonomická Praha Tato prezentace je k dispozici na: http://www.utia.cas.cz/vomlel/ Motivace z Darwinovy teorie evoluce Přírodní
NLP & strojové učení
NLP & strojové učení Miloslav Konopík 2. dubna 2013 1 Úvodní informace 2 Jak na to? Miloslav Konopík () NLP & strojové učení 2. dubna 2013 1 / 13 Co je to NLP? NLP = Natural Language Processing (zpracování
Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence
APLIKACE UMĚLÉ INTELIGENCE Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence Aplikace umělé inteligence - seminář ING. PETR HÁJEK, PH.D. ÚSTAV SYSTÉMOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A INFORMATIKY
Větné členy a jejich pozice. Význam anglického slovosledu
Průběhové budoucí časy Význam anglického slovosledu Říjen 2012 Základní skladebná dvojice 1 Věta je v angličtině tvořena minimálně dvěma členy. Základní skladebná dvojice 2 Věta je v angličtině tvořena
Uživatelská příručka
PŘÍLOHA B Uživatelská příručka Před prvním spuštění aplikace je nezbytné ujasnit si některé pojmy: web URL webových stránek, pro které se budou zjišťovat pozice. klíčové slovo - Slovní spojení nebo samostatné
Japonsko-český strojový překlad
Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Dušan Variš Japonsko-český strojový překlad Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Ondřej Bojar,
ZPRÁVA O PRŮBĚHU PRACÍ na programovém projektu Informační společnost 2005 1ET101120413
Národní 3, 117 20 Praha 1 List PT1 ZPRÁVA O PRŮBĚHU PRACÍ na programovém projektu Informační společnost Rok Identifikační kód projektu 2005 1ET101120413 01 Řešitel projektu Jméno: Mgr. Barbora Vidová Hladká,
METODICKÝ LIST. Mgr. Stanislava Zíková. Gymnázium a Obchodní akademie Pelhřimov. Název aktivity: D-Day. Úroveň: Rok: 2017 CÍLE AKTIVITY.
METODICKÝ LIST Jméno: Škola: Předmět: Mgr. Stanislava Zíková Gymnázium a Obchodní akademie Pelhřimov Dějepis Název aktivity: D-Day Jazyk: Úroveň: Angličtina B1 Rok: 2017 CÍLE AKTIVITY Obsahové cíle - zopakovat
Identifikace. Jiří Jelínek. Katedra managementu informací Fakulta managementu J. Hradec Vysoká škola ekonomická Praha
Identifikace tématických sociálních sítí Katedra managementu informací Fakulta managementu J. Hradec Vysoká škola ekonomická Praha 2 Obsah prezentace Cíl Fáze řešení a navržené postupy Prototyp a výsledky
Detektor anomálií DNS provozu
Detektor anomálií DNS provozu Statistická metoda Karel Slaný karel.slany@nic.cz 30.11.2013 Obsah Stručný popis funkce Ukázky nalezených anomálií Metoda založena na G. Dewaele, K. Fukuda, P. Borgnat, P.
Postup objednávky Microsoft Action Pack Subscription
Postup objednávky Microsoft Action Pack Subscription DŮLEŽITÉ: Pro objednání MAPS musíte být členem Microsoft Partner Programu na úrovni Registered Member. Postup registrace do Partnerského programu naleznete
Vstupní analýza absorpční kapacity OPTP. pro programové období 2014 2020
Manažerské shrnutí 1 Výstup zpracovaný k datu: 10. 2. 2014, aktualizace k 7.5. 2014 Zpráva zpracována pro: Ministerstvo pro místní rozvoj ČR Staroměstské náměstí 6 110 15 Praha 1 Dodavatel: HOPE-E.S.,
CFD výpočtový model bazénu pro skladování použitého paliva na JE Temelín a jeho validace
CFD výpočtový model bazénu pro skladování použitého paliva na JE Temelín a jeho validace Ondřej Burian Pavel Zácha Václav Železný ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Ústav energetiky NUSIM 2013 Co je to CFD?
Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra kybernetiky DIPLOMOVÁ PRÁCE
Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra kybernetiky DIPLOMOVÁ PRÁCE Automatizovaný výběr dat pro trénování modelu porozumění mluvené řeči Automatized data selection for training
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT RNDr. Eva Janoušová INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ HODNOCENÍ ÚSPĚŠNOSTI KLASIFIKACE A SROVNÁNÍ KLASIFIKÁTORŮ ÚVOD Vstupní data Subjekt Objem hipokampu Objem komor Skutečnost
Projekční algoritmus. Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění. Jan Klíma
Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění Jan Klíma Obsah Motivace & cíle práce Evoluční algoritmy Náhradní modelování Stromové regresní metody Implementace a výsledky
Digitální učební materiál
Digitální učební materiál Projekt Šablona Tématická oblast DUM č. CZ.1.07/1.5.00/34.0415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) Anglický jazyk pro obor podnikání
Strojové učení a pravidla pro extrakci informací z textů
Strojové učení a pravidla pro extrakci informací z textů Barbora Hladká Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK http://ufal.mff.cuni.cz Machine Learning Meetups, 2. prosince 2015 Pozvánka Jako výzkumníci
Triangulace. Význam triangulace. trojúhelník je základní grafický element aproximace ploch předzpracování pro jiné algoritmy. příklad triangulace
Význam triangulace trojúhelník je základní grafický element aproximace ploch předzpracování pro jiné algoritmy příklad triangulace Definice Triangulace nad množinou bodů v rovině představuje takové planární
MBI - technologická realizace modelu
MBI - technologická realizace modelu 22.1.2015 MBI, Management byznys informatiky Snímek 1 Agenda Technická realizace portálu MBI. Cíle a principy technického řešení. 1.Obsah portálu - objekty v hierarchiích,
www.zlinskedumy.cz Anotace Mgr. Filip Soviš (Autor) Angličtina, čeština Speciální vzdělávací potřeby - žádné -
Anotace Autor Jazyk Očekávaný výstup Speciální vzdělávací potřeby Klíčová slova Druh učebního materiálu Druh interaktivity Cílová skupina Stupeň a typ vzdělávání Typická věková skupina Vazby na ostatní
Rozhraní pro práci s XML dokumenty. Roman Malo
Rozhraní pro práci s XML dokumenty Roman Malo Práce s XML dokumenty Datově a dokumentově orientované XML dokumenty Problém preference elementů a atributů Strom elementů Strom uzlů Základní zpracování dokumentů
Diagnostika infarktu myokardu pomocí pravidlových systémů
pomocí pravidlových systémů Bakalářská práce 2009 pomocí pravidlových systémů Přehled prezentace Motivace a cíle Infarkt myokardu, EKG Pravidlové systémy Výsledky Motivace Infarkt myokardu Detekce infarktu
ť Š č č Ý ž ů ř ů š é š ůš ř Ž ž Ů š ř ř š č š ž ž ž š š š ž ř Ž č Ž Á Á é ř ž Ž Ž Ž ý Ž Ž š č ý ý ř š ř é Ž Ž é Ť Ť Ť Á Ť ý ů š ú ř Á ž ú é č Í Í ó Á ď é Á ů Á é Á š ž é Á ú Á ň š ž š ů ÍŠ Ú ů Ž ř é š
KMA/PDB. Karel Janečka. Tvorba materiálů byla podpořena z prostředků projektu FRVŠ č. F0584/2011/F1d
KMA/PDB Prostorové spojení Karel Janečka Tvorba materiálů byla podpořena z prostředků projektu FRVŠ č. F0584/2011/F1d Obsah Prostorové spojení pomocí hnízděných cyklů. Prostorové spojení pomocí R-stromů.
TGH09 - Barvení grafů
TGH09 - Barvení grafů Jan Březina Technical University of Liberec 15. dubna 2013 Problém: Najít obarvení států na mapě tak, aby žádné sousední státy neměli stejnou barvu. Motivační problém Problém: Najít
Zadání soutěžních úloh
Zadání soutěžních úloh Kategorie žáci Soutěž v programování 24. ročník Krajské kolo 2009/2010 15. až 17. dubna 2010 Úlohy můžete řešit v libovolném pořadí a samozřejmě je nemusíte vyřešit všechny. Za každou
Jak pracuje internetový vyhledávač
Rudolf Rosa rosa@ufal.mff.cuni.cz Jak pracuje internetový vyhledávač Univerzita Karlova Matematicko-fyzikální fakulta Ústav formální a aplikované lingvistiky Den otevřených dveří MFF UK, Praha, 23. 11.
IB112 Základy matematiky
IB112 Základy matematiky Řešení soustavy lineárních rovnic, matice, vektory Jan Strejček IB112 Základy matematiky: Řešení soustavy lineárních rovnic, matice, vektory 2/53 Obsah Soustava lineárních rovnic
= je prostý orientovaný graf., formálně c ( u, v) 0. dva speciální uzly: zdrojový uzel s a cílový uzel t. Dále budeme bez
Síť Síť je čtveřice N = ( G, s, t, c) kde G ( V, A) = je prostý orientovaný graf a každé orientované hraně ( u, v) je přiřazeno nezáporné číslo, které se nazývá kapacita hrany ( u, v), formálně c ( u,
Algoritmy výpočetní geometrie
Algoritmy výpočetní geometrie prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní algoritmy (BI-EFA)
CLIL a projektové vyučování
CLIL a projektové vyučování Inspirace pro CLIL 7. dubna 2016 Jana Chrásková CLIL a projektové vyučování 1. PROČ? Kauza Karel 2. JAK na to, abychom se z toho nezbláznili? 3. Co z toho? Kauza Kuba Proč spojovat
Bipartitní grafy. Karel Klouda c KTI, FIT, ČVUT v Praze 28. března, letní semestr 2010/2011
MI-MPI, Přednáška č. 7 Karel Klouda karel.klouda@fit.cvut.cz c KTI, FIT, ČVUT v Praze 28. března, letní semestr 2010/2011 Bipartitní graf definice Definice Graf G = (W, E) se nazývá bipartitní / bipartite,
Jak na paralelní texty s programem ParaConc
Jak na paralelní texty s programem ParaConc verze 0.3 Alexandr Rosen alexandr.rosen@ff.cuni.cz 14. dubna 2005 1 ParaConc základní údaje program pro vytváření a prohlížení paralelních korpusů pro systém
Implementace A* algoritmu na konkrétní problém orientace v prostoru budov
Implementace A* algoritmu na konkrétní problém orientace v prostoru budov Popis problému Orientaci ve známém prostředí lze převést na problém nalezení cesty z místa A do místa B. Obecně platí, že robot
Rudolf Rosa. Strojový překlad pojmenovaných entit za pomoci Wikipedie
Rudolf Rosa Strojový překlad pojmenovaných entit za pomoci Wikipedie Obsah Strojový překlad Statistický strojový překlad Frázový statistický strojový překlad Překlad pojmenovaných entit O. Hálek, R. Rosa,
PRESENT PERFECT doslova znamená přítomný čas dokonavý
Předpřítomný čas (present perfect) Předpřítomný čas patří mezi nejméně oblíbené oblasti gramatiky v angličtině, a to především proto, že v češtině obdobu tohoto času nemáme. Předpřítomný čas můžeme překládat
Platforma Java. Petr Krajča. Katedra informatiky Univerzita Palackého v Olomouci. Petr Krajča (UP) KMI/PJA: Seminář V. 27. říjen, / 15
Platforma Java Objektově relační mapování II Petr Krajča Katedra informatiky Univerzita Palackého v Olomouci Petr Krajča (UP) KMI/PJA: Seminář V. 27. říjen, 2016 1 / 15 Dotazování vyhledání objektu podle
VY_22_INOVACE_60 MODAL VERBS CAN, MUST
VY_22_INOVACE_60 MODAL VERBS CAN, MUST Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková komunikace Vzdělávací obor: Anglický jazyk Ročník: 9. MODAL VERBS CAN, MUST, SHOULD 1/ Connect the verbs to their future forms.
Digitální učební materiál
Digitální učební materiál Projekt Šablona Tématická oblast DUM č. CZ.1.07/1.5.00/34.0415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) Anglický jazyk pro obor podnikání
Dynamické datové struktury I.
Dynamické datové struktury I. Seznam. Fronta. Zásobník. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie, Přírodovědecká fakulta UK. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz
Projekt MŠMT ČR: EU peníze školám
Projekt MŠMT ČR: EU peníze školám Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.1094 Název projektu Učíme se trochu jink moderně zábvněji Číslo název šblony II/2 Inovce zkvlitnění výuky cizích jzyků n středních školách
Vytěžování znalostí z dat
Vytěžování znalostí z dat Department of Computer Systems Faculty of Information Technology Czech Technical University in Prague Přednáška 5: Hodnocení kvality modelu BI-VZD, 09/2011 MI-POA Evropský sociální
Testování neuronových sítí pro prostorovou interpolaci v softwaru GRASS GIS
Testování neuronových sítí pro prostorovou interpolaci v softwaru GRASS GIS Veronika NEVTÍPILOVÁ Gisáček 2013 Katedra Geoinformatiky Univerzita Palackého v Olomouci Cíle otestovat kvalitu interpolace pomocí
Dobrovolná bezdětnost v evropských zemích Estonsku, Polsku a ČR
MASARYKOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakulta sociálních studií Katedra sociologie Dobrovolná bezdětnost v evropských zemích Estonsku, Polsku a ČR Bakalářská diplomová práce Vypracovala: Kateřina Jurčová Vedoucí
Best-Effort Top-k Query Processing Under Budgetary Constraints. Jakub Čermák
Best-Effort Top-k Query Processing Under Budgetary Constraints Jakub Čermák Agenda Úvod, motivace, definice problému Sekvenční přístup Náhodný přístup Experimentální výsledky Motivace Top-k dotaz dotaz
Obsah přednášky. programovacího jazyka. Motivace. Princip denotační sémantiky Sémantické funkce Výrazy Příkazy Vstup a výstup Kontinuace Program
Denotační sémantika programovacího jazyka doc. Dr. Ing. Miroslav Beneš katedra informatiky, A-1007 59 732 4213 Obsah přednášky Princip denotační sémantiky Sémantické funkce Výrazy Příkazy Vstup a výstup
Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115
Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: Tématický celek: Anotace: CZ.1.07/1.5.00/34.0410
Automatická segmentace slov s pomocí nástroje Affisix. Michal@Hrusecky.net, Hlavacova@ufal.mff.cuni.cz
Automatická segmentace slov s pomocí nástroje Affisix Michal Hrušecký, Jaroslava Hlaváčová Michal@Hrusecky.net, Hlavacova@ufal.mff.cuni.cz Motivace Při zpracování přirozeného jazyka nikdy nemůžeme mít
ČTENÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u :
ČTENÍ Jazyk Úroveň Autor Kód materiálu Anglický jazyk 9. třída Mgr. Martin Zicháček aj9-kap-zic-cte-01 Z á k l a d o v ý t e x t ( 1 5 0 2 5 0 s l o v ) : Christmas Christmas is for many people in the
5 Orientované grafy, Toky v sítích
Petr Hliněný, FI MU Brno, 205 / 9 FI: IB000: Toky v sítích 5 Orientované grafy, Toky v sítích Nyní se budeme zabývat typem sít ových úloh, ve kterých není podstatná délka hran a spojení, nýbž jejich propustnost
Ukážeme si lineární algoritmus, který pro pevné k rozhodne, zda vstupní. stromový rozklad. Poznamenejme, že je-li k součástí vstupu, pak rozhodnout
Ukážeme si lineární algoritmus, který pro pevné k rozhodne, zda vstupní graf má stromovou šířku nejvýše k, a je-li tomu tak, také vrátí příslušný stromový rozklad. Poznamenejme, že je-li k součástí vstupu,
Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results
Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results Jedno- a více-rozměrné parametrické testy k porovnání výsledků Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Katedra analytické chemie, Universita
Větná polarita v češtině. Kateřina Veselovská Žďárek Hořovice,
Větná polarita v češtině Kateřina Veselovská Žďárek Hořovice, 27. 11. 2009 1 Polarita - úvod do problematiky Větná polarita: a) Cíl a motivace b) Charakteristika c) Možnosti výzkumu Větná polarita a vyhledávání
Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2017
Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2017 Detekce a analýza pohybu osob založená na analýze obrazu Bc. Robin Antonič Mendelova univerzita v Brně, Zemědělská 1 20. dubna 2017 FAI UTB ve Zlíně Klíčová
Komprese dat. Jan Outrata KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI. přednášky
Komprese dat Jan Outrata KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI přednášky Statistické metody Jan Outrata (Univerzita Palackého v Olomouci) Komprese dat Olomouc, únor březen 2016 1 / 23 Tunstallův
Vědomostní test. Gymnázium, Praha 6, Arabská 14 předmět Programování, vyučující Tomáš Obdržálek
1 Vědomostní test Gymnázium, Praha 6, Arabská 14 předmět Programování, vyučující Tomáš Obdržálek Dokumentace ročníkového projektu Dong Viet Van 1.E Květen 2014 2 1) Úvod 1.1 Anotace Česky: Vědomostní test