Show simple item record

Diskurzní vztahy Pražského diskurzního korpusu v Universal Dependencies
dc.contributor.advisorMírovský, Jiří
dc.creatorPribytkova, Olga
dc.date.accessioned2025-07-11T09:22:20Z
dc.date.available2025-07-11T09:22:20Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/200828
dc.description.abstractTato diplomová práce navrhuje nový přístup k integraci anotace diskurzních vztahů Prague Discourse Treebanku do rámce Universal Dependencies. Spojením anotací PDiT transformovaných do formátu podobného PDTB se syntaktickými daty UD generovanými pomocí UDPipe jsme vytvořili jednotnou reprezentaci, která spojuje diskurzní vztahy s jejich odpovídajícími syntaktickými strukturami. Následně jsme provedli experimenty strojového učení v klasifikaci diskurzních typů s využitím tohoto nového formátu, při nichž jsme hodnotili příspěvky jednotlivých rysů a výkon modelů, zdůraznili jsme výhody a výzvy navrhovaného přístupu a položili základy pro další pokroky v automatické analýze diskurzu1 . 1 Tato česká verze abstraktu byla přeložená z anglického abstraktu pomocí strojového překladu s ručními úpravami.cs_CZ
dc.description.abstractThis thesis introduces a novel approach for integrating discourse relation annotations from the Prague Discourse Treebank into the Universal Dependencies framework. By aligning PDiT annotations transformed into a PDTB-like format with UD's syntactic data generated by UDPipe, we have created a unified representation that links discourse relations to their corresponding syntactic structures. We then conducted machine learn- ing experiments in discourse type classification using this new format, evaluating feature contribution and performance, highlighting the benefits and challenges of the proposed approach and paving the way for further advancements in computational discourse anal- ysis.en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectdiscourse relations|Universal Dependencies|machine learningen_US
dc.subjectdiskurzní vztahy|Universal Dependencies|strojové učenícs_CZ
dc.titleDiscourse relations of the Prague Discourse Treebank in Universal Dependenciesen_US
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2025
dcterms.dateAccepted2025-06-20
dc.description.departmentÚstav formální a aplikované lingvistikycs_CZ
dc.description.departmentInstitute of Formal and Applied Linguisticsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId277862
dc.title.translatedDiskurzní vztahy Pražského diskurzního korpusu v Universal Dependenciescs_CZ
dc.contributor.refereeKuboň, Vladislav
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineComputer Science with specialisation in Artificial Intelligenceen_US
thesis.degree.disciplineInformatika se specializací Umělá inteligencecs_CZ
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Ústav formální a aplikované lingvistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Institute of Formal and Applied Linguisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csInformatika se specializací Umělá inteligencecs_CZ
uk.degree-discipline.enComputer Science with specialisation in Artificial Intelligenceen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csTato diplomová práce navrhuje nový přístup k integraci anotace diskurzních vztahů Prague Discourse Treebanku do rámce Universal Dependencies. Spojením anotací PDiT transformovaných do formátu podobného PDTB se syntaktickými daty UD generovanými pomocí UDPipe jsme vytvořili jednotnou reprezentaci, která spojuje diskurzní vztahy s jejich odpovídajícími syntaktickými strukturami. Následně jsme provedli experimenty strojového učení v klasifikaci diskurzních typů s využitím tohoto nového formátu, při nichž jsme hodnotili příspěvky jednotlivých rysů a výkon modelů, zdůraznili jsme výhody a výzvy navrhovaného přístupu a položili základy pro další pokroky v automatické analýze diskurzu1 . 1 Tato česká verze abstraktu byla přeložená z anglického abstraktu pomocí strojového překladu s ručními úpravami.cs_CZ
uk.abstract.enThis thesis introduces a novel approach for integrating discourse relation annotations from the Prague Discourse Treebank into the Universal Dependencies framework. By aligning PDiT annotations transformed into a PDTB-like format with UD's syntactic data generated by UDPipe, we have created a unified representation that links discourse relations to their corresponding syntactic structures. We then conducted machine learn- ing experiments in discourse type classification using this new format, evaluating feature contribution and performance, highlighting the benefits and challenges of the proposed approach and paving the way for further advancements in computational discourse anal- ysis.en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Ústav formální a aplikované lingvistikycs_CZ
thesis.grade.code1
dc.contributor.consultantPoláková, Lucie
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2025 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV