Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Semantiska modeller för syntetisk textgenerering - en jämförelsestudie
University of Borås, Faculty of Librarianship, Information, Education and IT.
2018 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 15 credits / 22,5 HE creditsStudent thesisAlternative title
Semantic Models for Synthetic Textgeneration - A Comparative Study (English)
Abstract [sv]

Denna kunskapsöversikt undersöker det forskningsfält som rör musikintegrerad matematikundervisning. Syftet med översikten är att få en inblick i hur musiken påverkar elevernas matematikprestationer samt hur forskningen ser ut inom denna kombination. Därför är vår frågeställning: Vad kännetecknar forskningen om integrationen mellan matematik och musik? För att besvara denna fråga har vi utfört litteratursökningar för att finna studier och artiklar som tillsammans bildar en överblick. Med hjälp av den metod som Claes Nilholm beskriver i SMART (2016) har vi skapat en struktur för hur vi arbetat. Ur det material som vi fann under sökningarna har vi funnit mönster som talar för musikens positiva inverkan på matematikundervisning. Förmågan att uttrycka sina känslor i form av ord eller beröra andra med dem har alltid varit enbeundransvärd och sällsynt egenskap. Det här projektet handlar om att skapa en text generatorkapabel av att skriva text i stil med enastående män och kvinnor med den här egenskapen. Arbetet har genomförts genom att träna ett neuronnät med citat skrivna av märkvärdigamänniskor såsom Oscar Wilde, Mark Twain, Charles Dickens, etc. Nätverket samarbetar med två olika semantiska modeller: Word2Vec och One-Hot och alla tre är delarna som vår textgenerator består av. Med dessa genererade texterna gjordes en enkätudersökning för att samlaåsikter från studenter om kvaliteten på de genererade texterna för att på så vis utvärderalämpligheten hos de olika semantiska modellerna. Efter analysen av resultatet lärde vi oss att de flesta respondenter tyckte att texterna de läste var sammanhängande och roliga. Vi lärde oss också att Word2Vec, presterade signifikant bättre än One-hot.

Abstract [en]

The ability of expressing feelings in words or moving others with them has always been admired and rare feature. This project involves creating a text generator able to write text in the style of remarkable men and women with this ability, this gift. This has been done by training a neural network with quotes written by outstanding people such as Oscar Wilde, Mark Twain, Charles Dickens, et alt. This neural network cooperate with two different semantic models: Word2Vec and One-Hot and the three of them compound our text generator. With the text generated we carried out a survey in order to collect the opinion of students about the quality of the text generated by our generator. Upon examination of the result, we proudly learned that most of the respondents thought the texts were coherent and fun to read, we also learned that the former semantic model performed, not by a factor of magnitude, better than the latter.

Place, publisher, year, edition, pages
2018.
Keyword [en]
semantic models, word embeddings, natural language processing, natural language generation
Keyword [sv]
semantiska modeller, syntetisk textgenerering, naturlig språkbehandling
National Category
Information Systems
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hb:diva-13981OAI: oai:DiVA.org:hb-13981DiVA, id: diva2:1198152
Subject / course
Informatics
Supervisors
Examiners
Available from: 2018-04-26 Created: 2018-04-16 Last updated: 2018-04-26Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(1344 kB)11 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1344 kBChecksum SHA-512
db637678503bf78ba4d5de582663c525b100db2b69f447ae71e841407f7ec67c8c6b962359ee2087c2a8548f2f5bd38fcef45d85c4ab9960824c5b6b956f808a
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Faculty of Librarianship, Information, Education and IT
Information Systems

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 11 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 37 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf