Predikce hodnocení vědeckých prací - Cap, Ngoc Bao; Kliegr, Tomáš; Dvořáčková, Lucie; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2024)
Tato bakalářská práce se zabývá predikcí hodnocení vědeckých publikací pomocí metod strojového učení. Hlavním cílem této bakalářské práce je zjistit, s jakou úspěšností lze predikovat recenzní hodnocení vědeckých publikací. Pro dosažení hlavního cíle je provedena rešerše studií zabývající predikcí hodnocení vědeckých publikací. V rámci metodiky jsou popsány softwarové nástroje a knihovny pro aplikování metod strojového učení. Dále je popsán sběr dat a popis datasetů. Také jsou popsány evaluační metriky pro zhodnocení výkonnosti modelů a metody strojového učení. V rámci experimentální části jsou aplikovány tradiční metody strojového učení jako je logistická regrese, lineární regrese, rozhodovací stromy a také rozhraní AutoGluon-Tabular a jazykový model SciBERT. Potom jsou výsledky modelů z experimentální části porovnávány.
Vedoucí práce: Tomáš Kliegr
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2024
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2024
Způsob přístupu: Internet
Keywords: aplikovaná informatika [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses