dc.contributor.advisor	Kynych František, Ing. :67735	cs
dc.contributor.author	Hák, Robert	cs
dc.contributor.referee	Vosecký Lukáš, Ing. :68815	cs
dc.date.accessioned	2024-12-16T04:31:56Z
dc.date.available	2024-12-16T04:31:56Z
dc.date.committed	14.5.2024	cs
dc.date.defense	11.6.2024	cs
dc.date.issued	2024-06-11
dc.date.submitted	20.10.2023	cs
dc.description.abstract	Tato bakalářská práce se zaměřuje na identifikaci a ověření autorství textu s využitím jazykových modelů. Cílem práce je prozkoumat schopnosti různých jazykových modelů, jako jsou GPT, BERT, distilBERT a roBERTa, nejen v přisuzování autorství, ale také v ověřování pravosti autora textů. Práce představuje teoretické základy jazykových modelů a metod identifikace a ověření autorství. Dále je zkoumána a porovnána jejich efektivita a přesnost na základě imdb62 datasetu textů od různých autorů. V praktické části jsou implementovány vybrané jazykové modely a jejich schopnosti jsou ověřeny na testovacích datech. Výsledky práce ukazují potenciál i omezení jazykových modelů v kontextu identifikace a ověření autorství a nastiňují možnosti dalšího výzkumu v této oblasti.	cs
dc.description.abstract	This bachelor's thesis focuses on authorship identification and verification using language models. The objective is to explore the capabilities of various language models, such as GPT and BERT, distilBERT and roBERTa, not only in attributing authorship but also in verifying the authenticity of authors. The thesis introduces the theoretical foundations of language models and methods for authorship identification and verification. It then examines and compares their effectiveness and accuracy using the imdb62 dataset of texts from various authors. In the practical section, a selected language models are implemented, and their abilities are tested on sample data. The findings demonstrate the potential and limitations of language models in the context of authorship identification and verification, outlining possibilities for further research in this field. These revisions better reflect the dual focus on identification and verification, giving a comprehensive overview of the thesis's scope.	en
dc.format	47	cs
dc.identifier.uri	https://dspace.tul.cz/handle/15240/175791
dc.language.iso	CS	cs
dc.subject	Analýza textu	cs
dc.subject	BERT	cs
dc.subject	GPT	cs
dc.subject	Identifikace autor- ství	cs
dc.subject	Jazykové modely	cs
dc.subject	Ověření autorství	cs
dc.subject	Strojové učení	cs
dc.subject	Umělá inteligence	cs
dc.subject	Zpracování přirozeného jazyka	cs
dc.title	Identifikace autorství textu pomocí jazykových modelů	cs
dc.title	Identifying text authorship using language models	en
dc.type	diplomová práce	cs
local.degree.abbreviation	Bakalářský	cs
local.identifier.author	M21000107	cs
local.identifier.stag	46545	cs

Identifikace autorství textu pomocí jazykových modelů

Files

Original bundle

Collections