Pregled bibliografske jedinice broj: 1254899
Transformer neuronske mreže za obradu prirodnog jezika
Transformer neuronske mreže za obradu prirodnog jezika, 2022., diplomski rad, diplomski, Sveučilište Sjever / Odjel za multimediju, Varaždin
CROSBI ID: 1254899 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Transformer neuronske mreže za obradu prirodnog
jezika
(Transformer neural networks for natural language
processing)
Autori
Petrović, Darko
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski
Fakultet
Sveučilište Sjever / Odjel za multimediju
Mjesto
Varaždin
Datum
29.09
Godina
2022
Stranica
62
Mentor
Dumić, Emil
Ključne riječi
Neuronska Mreža ; Duboko Učenje ; Transformer Neuronska Mreža ; BERT ; BLEU
(Neural Network ; Deep Learning ; Transformer Neural Network ; BERT ; BLEU)
Sažetak
U ovom radu bit će ispitano nekoliko tipova transformer neuronskih mreža (Neural Networks, NN) za obradu prirodnog jezika. U radu će biti opisano područje obrade prirodnog jezika (Natural Language Processing, NLP) koja predstavlja vezu između računala i ljudskih jezika. Bit će objašnjeni i povezani pojmovi, shvaćanje prirodnog jezika (Natural Language Understanding) i stvaranje prirodnog jezika (Natural Language Generation, NLG). Najčešće se za obradu prirodnog jezika koriste različite metode strojnog učenja. Posebno će se opisati različiti tipovi dubokih neuronskih mreža koji mogu biti iskorišteni i za obradu prirodnog jezika: RNN (Recurrent Neural Network), ograđena RNN (gated RNN), LSTM (Long Short Term Memory) te transformeri. Zatim će se opisati modeli neuronskog strojnog prevođenja bazirani na pozornosti (attention-based neural machine translation). Potom će se detaljnije opisati transformer tip neuronske mreže, također baziran na pozornosti, te nekoliko tipova takvih istreniranih neuronskih mreža: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), RoBERTa (Robustly optimized BERT pretraining approach), ALBERT (A Lite BERT) i XLNet. Usporedbu različitih metoda za strojni prijevod jednog jezika u drugi možemo napraviti koristeći BLEU ocjenu (Bilingual evaluation understudy). U praktičnom dijelu rada bit će prikazano nekoliko tipova transformera i njihovi rezultati za područje obrade prirodnog jezika. Za usporedbu će biti korištena neka od postojećih baza poput skup podataka knjiga Opus (eng. Opus books dataset) za prijevod, koristeći engleski i francuski jezik. Usporedba različitih tipova neuronskih mreža će biti dana koristeći BLEU ocjenu.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Grafička tehnologija