Počítač jako inteligentní spoluhráč ve slovně-asociační hře Krycí jména

Tato práce rozšiřuje systém pro určování sémantické podobnosti slov a vytvářením slov ních asociací. K tomu je v práci využit prediktivní model fastText v kombinaci s metodou DETECT, a model založený na výpočtu Pointwise Mutual Information. Metoda DETECT využívá model Dict2vec, který je trénován na slovníkových definicích pojmů. Výsledný systém je schopen zastoupit hráče při hraní slovně asociační hry Krycí jména, a to jak na pozici člena operativy, tak v roli hlavního špiona. Zároveň byl v rámci práce vyvinut nástroj pro vytváření testů sémantické kontroly a znalosti, který pracuje se slovníkem českých synonym a slouží k výpočtu hodnoty TDS a určení četnosti výskytu slov. Poslední část práce se věnuje anlýze dat ze studie STST II., ve které bylo zkoumáno vzájemné myšlenkové napojení hráčů při hraní komunikační hry.
This thesis extends a system for determining semantic similarity between words and creating word associations. For this purpose, the work uses the fastText predictive model in combination with the DETECT method, and model based on Pointwise Mutual Information calculation. DETECT method uses Dict2vec model, which is trained on dictionary definitions of terms. The resulting system is capable of replacing a player in the word association game Codenames, both as a member of an operative and as a spy. Furthermore, a tool for creating semantic control and knowledge tests was developed within the thesis, which uses a dictionary of Czech synonyms and is used to calculate the TDS value and determine the frequency of occurrence of words. The last part of the thesis is devoted to the analysis of data from the STST II. study, in which players’ inter-thought connections while playing a communication game were investigated.