Available theses topics

Na tej strani so naštete proste teme za izdelavo zaključnih del pod mojim mentorstvom.

Evalvacija in produktivizacija orodja TextCaptcha

Martin Čebular je v okviru svoje magistrske naloge razvil orodje TextCaptcha - Preprečevanje neželenih komentarjev za spletne novice s pomočjo tehnik za procesiranje naravnega jezika (Martin Čebular). Ideja za orodje izhaja iz storitve reCaptcha, ki se uporablja za bolj natančno digitalizacijo knjig. V osnovi deluje tako, da bralcu prikaže npr. dva niza, pri katerem sistem za enega pozna rešitev, za drugega ne. Uporabnik mora oba niza vpisati v vnosno polje. Sistem nato preko več odgovorov ugotovi, kakšna je pravilna digializacija neznanega niza.

Izdelano orodje je že bilo validirano in kot Javascript vtičnik na spletnih straneh [rtvslo.si]. Namen magistrske naloge bi bil (a) izdelati natančno metodologijo uporabe orodja TextCaptcha za namene zbiranja označenih korpusov v slovenskem jeziku, (b) prikazati smiselne primere uporabe in (c) evalvirati orodje na realnih primerih.

Ključne besede: ekstrakcija informacij, gradnja podatkovnih množic, preverjanje vnosov

Tip zaključnega dela: Magistrsko delo

Primerjava standardne slovenščine v Sloveniji in izzven nje

Za primerjavo jezikov obstajajo že uveljavljene metode, s katerimi se lahko primerja, kdaj sta si jezika sorodna, enaka oz. kako različna sta si. V okviru zaključnega dela naj se primerja besedila novic iz področja Slovenije z besedili novic zamejskih Slovencev ali izseljencev. Primeri novic izseljencev so na primer novice.at (Avstrija), Novi list (Argentina), ipd., pri čemer naj se pregleda možnosti za pridobitev tudi drugih primernih virov. Izdela naj se referenčni korpus, katerega se bo primerjalo z referenčnim korpusom standardne slovenščine v Sloveniji (vir bo zagotovljen). Množice je potrebno nato primerjati in ugotoviti jezikovne različnosti (npr. raba besed v različnih kontekstih, pojavljanje starih/novih besed, vpliv tujega jezika, vrstni red besed).

Ključne besede: slovenščina, primerjava besedil, novice

Tip zaključnega dela: Magistrsko delo

Analiza in primerjava podatkovnih baz za hranjenje podatkov v grafih

Obstaja mnogo primerov, ko se lahko podatke hrani v grafih, ali ko tudi že poizvedba predstavlja podgraf. Namen zaključnega dela je identifikacija in opis domen, kjer se uporabljajo grafovski podatkovni modeli. Temu naj nato sledi pregled najbolj znanih podatkovnih baz na tem področju, skupaj z njihovo primerjavo. Primera baz iz tega področja sta na primer Janus Graph ali Neo4J. Na podlagi primerjalne tabele naj se izbere eno ali dve najbolj primerni implementaciji in prikaže delovanje podatkovne baze. Prikaz naj zajema (a) namestitev, (b) uvoz podatkov, (c) poizvedovanje in (d) performančne lastnosti.

Ključne besede: podatkovne baze, predstavitev v obliki grafa, povezave

Tip zaključnega dela: Diplomsko ali magistrsko delo

Pregled in analiza semantičnih (SPARQL) podatkovnih baz

V letu 2012 je Simeon Puntar izdelal diplomsko nalogo Pregled in primerjava triplestore podatkovnih baz. Od tedaj se je na področju semantičnega spleta zgodilo marsikaj.

Semantične podatkovne baze morajo biti sposobne hraniti podatke, ki so opisani s pomočjo ontologij (npr. v jeziku RDF(S), OWL). Za poizvedovanje nad takšnimi shemami je bil zasnovan protokol in poizvedovalni jezik SPARQL, ki ga podpirajo nekatere podatkovne baze. V zaključnem delu naj se pregleda področje grafovskih podatkovnih baz, ki podpirajo poizvedovanje z jezikom SPARQL. Nepopoln seznam je na voljo na Wikipediji. Trenutno (v letu 2022) so morda najbolj aktualne baze OntoText GraphDB, Amazon Neptune ali Oracle Graph Database. Performančno analizo se lahko izvede s pomočjo predpripravljenih podatkov - Lehigh University Benchmark (LUBM)

Naslov: Analiza orodij za hranjenje in poizvedovanje nad semantično opisanimi podatki

Pred leti je bila napisana sledeča diplomska: http://eprints.fri.uni-lj.si/1961/. V času od teda se je zgodilo marsikaj, tako da predlagam, da se preveri grafovske baze, ki podpirajo SPARQL (=poizvedovalni jezik za podatke, opisane z ontologijami, kot je na primer DBPedia): https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_SPARQL_implementations. Poleg teh je pomembna še https://www.ontotext.com/products/graphdb/.

Ostale grafovske pa so npr https://janusgraph.org/ ali neo4j (https://neo4j.com/blog/neo4j-rdf-graph-database-reasoning-engine/).

Ideja bi bila, da se opiše podatkovne baze, njihove funkcionalnosti. Nato pa se npr. vzame LUBM podatke in izvede performančne teste, da se ugotovi, kako delujejo.

Predmet NLP: https://ucilnica.fri.uni-lj.si/course/view.php?id=224

Cilj: Pregled obstoječih podatkovnih baz grafovske baze -> SPARQL --->primerjalna tabela baz --> odločitev za test Opis testnih scenarijev in podatkov LUBM test set Performančna analiza velikost baze/poraba CPU-pomnilnika/ čas izvajanja poizvedb čas uvažanja podatkov, ...

Unsupervised NER using BERT: https://towardsdatascience.com/unsupervised-ner-using-bert-2d7af5f90b8a Open IE: triplets based on POS->SRL (see stanford’s models) Primerjava novic besedil zamejskih Slovencev s nacionalnimi besedili

- Produktivizacija modelov globokega učenja (npr. Nvidia Triton, JS, Mobile) - Implementacija podpore za slovenski jezik (Apache Solr) - Primerjava sistemov za informacijsko poizvedovanje (Apache Solr, Elasticsearch, Milvus, ...)

--- - Sistem za procesiranje jezika - CAPTCHA nadgradnja - OpenIE nadgradnja - Solr (uporaba slovenskega vtičnika in testiranje)

Ostale možne tematike

Kandidat si lahko zamisli svoj lasten problem iz področja iskanja in ekstrakcije vsebin is spleta ali procesiranja naravnega jezika ter ga uskladi z mentorjem. Tematike se lahko dotikajo tudi analize in uporabe odprtokodnih sistemov (npr. Solr, Lucene, ...), ki so morda trenutno aktualne, uporabe in analize odprtih podatkov (npr. iz portala OPSI). Prav tako vsako leto na področju analize besedil potekajo tekmovanja z zanimivimi tematikami, s katerimi se lahko lahko spoprime: