Streszczenie:
W rozdziale pierwszym niniejszej pracy opisujemy najpierw zagadnienie sztucznej inteligencji
— rys historyczny oraz podstawowe pojecia. Nastepnie omawiamy pojedyncza
dziedzine sztucznej inteligencji — przetwarzanie jezyka naturalnego. Przyblizamy
załozenia i metody charakterystyczne dla tej dziedziny. Definiujemy tez konstrukcje i
metody wykorzystywane w zagadnieniach uczenia maszynowego, do których odwołuja
sie kolejne rozdziały. W szczególnosci opisujemy problem klasyfikacji binarnej, który
rozwiazujemy w ramach niniejszej pracy.
W drugim rozdziale pracy omawiamy wykorzystane przez nas algorytmy: las losowy,
maszyne wektorów nosnych, konwolucyjna siec neuronowa, LSTM, oraz połaczenie
sieci konwolucyjnej z LSTM. Dla kazdego algorytmu opisana jest jego konstrukcja i
własciwosci, a takze szczegóły implementacji wykorzystanej w obrebie pracy.
Wtrzecim rozdziale pracy przedstawiamy eksperymenty aplikujace poszczególne przedstawione
algorytmy do wybranego zbioru danych. Najpierw omawiamy przygotowanie
zbioru danych. Nastepnie dla kazdego z algorytmów prezentujemy implementacje oraz
omawiamy sposób dobrania parametrów modelu. Pokazujemy tez estymacje przydatnosci
poszczególnych algorytmów za pomoca wybranego zbioru metryk.
W czwartym, ostatnim rozdziale, znajduje sie podsumowanie otrzymanych wyników
i refleksje koncowe.
