RNDr. Vít Novotný, Ph.D.

Researcher, Department of Machine Learning and Data Processing

Correspondence Address:
Botanická 554/68a, 602 00 Brno

CV

Životopis

Identifikace osoby
  • RNDr. Vít Novotný, narozen 6. října 1992 v Českém Krumlově, Česká republika, svobodný.
Pracoviště
  • Fakulta informatiky, Masarykova universita
    Botanická 68a, 602 00 Brno
    e-mail: witiko@mail.muni.cz
Funkce na pracovišti
  • student, vyučující, výzkumný pracovník
Vzdělání a akademická kvalifikace
Přehled zaměstnání
  • 2017–2021: Programování nástrojů a systémů pro provoz a rozvoj digitálních knihoven odborných textů, ÚVT MU
  • 2015–současnost: Vývoj LaTeXových šablon, FI MU
Pedagogická činnost
  • 2018–současnost: výuka předmětu FI:PV211 – Introduction to Information Retrieval na FI MU
  • 2015–současnost: výuka předmětu FI:PB029 – Příprava elektronických dokumentů na FI MU
Vědeckovýzkumná činnost
Mimouniverzitní aktivity
Ocenění vědeckou komunitou
  • 2018: udělení ocenění Brno Ph.D. talent v soutěži pořádané Jihomoravským centrem pro mezinárodní mobilitu (JCMM)
  • 2017: udělení ceny děkana za diplomovou práci (Vektorové reprezentace ve vyhledávání znalostí)
  • 2016: udělení pochvaly za vypracování projektu děkana MUNI33/122015 (TeXový interpret jazyka Markdown)
  • 2015: udělení pochvaly za vypracování projektu děkana MUNI33/112015 (ČSN ISO 690:2011 styl pro BibLaTeX)
  • 2015: udělení ceny děkana za bakalářskou práci (Forma odborných závěrečných prací v LaTeXu)
  • 2015: udělení pochvaly za vypracování projektu děkana MUNI33/022015 (fithesis3)
Vybrané publikace
  • NOVOTNÝ, Vít, Michal ŠTEFÁNIK, Eniafe Festus AYETIRAN, Petr SOJKA a Radim ŘEHŮŘEK. When FastText Pays Attention: Efficient Estimation of Word Representations using Constrained Positional Weighting. Journal of Universal Computer Science. New York, USA: J.UCS Consortium, 2022, roč. 28, č. 2, s. 181-201. ISSN 0948-695X. doi:10.3897/jucs.69619. DOI preprint info
  • AYETIRAN, Eniafe Festus, Petr SOJKA a Vít NOVOTNÝ. EDS-MEMBED: Multi-sense embeddings based on enhanced distributional semantic structures via a graph walk over word senses. Knowledge-Based Systems. Elsevier, 2021, roč. 2021, č. 219, s. 106902-106915. ISSN 0950-7051. doi:10.1016/j.knosys.2021.106902. DOI preprint info
  • LUPTÁK, Dávid, Vít NOVOTNÝ, Michal ŠTEFÁNIK a Petr SOJKA. WebMIaS on Docker: Deploying Math-Aware Search in a Single Line of Code. In Fairouz Kamareddine and Claudio Sacerdotti-Coen. Intelligent Computer Mathematics: 14th International Conference, CICM 2021, Timisoara, Romania, July 26–31, 2021, Proceedings. LNAI 12833. Timisoara, Romania: Springer, 2021. s. 159-164. ISBN 978-3-030-81096-2. doi:10.1007/978-3-030-81097-9_13. Conference URL arXiv preprint Proceedings PDF EasyChair preprint info
  • NOVOTNÝ, Vít, Eniafe Festus AYETIRAN, Dalibor BAČOVSKÝ, Dávid LUPTÁK, Michal ŠTEFÁNIK a Petr SOJKA. One Size Does Not Fit All: Finding the Optimal Subword Sizes for FastText Models across Languages. In Mitkov, Ruslan and Angelova, Galia. Proceedings of the International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP 2021). Varna, Bulgaria: INCOMA Ltd., 2021. s. 1068-1074. ISBN 978-954-452-072-4. doi:10.26615/978-954-452-072-4_120. DOI preprint sborníku preprint info
  • ŠTEFÁNIK, Michal, Vít NOVOTNÝ a Petr SOJKA. Regressive Ensemble for Machine Translation Quality Evaluation. In Loïc Barrault et al. Proceedings of EMNLP 2021 Sixth Conference on Machine Translation (WMT 21). Online and Punta Cana, Dominican Republi: ACL, 2021. s. 1041-1048. ISBN 978-1-954085-94-7. preprint paper info
  • NOVOTNÝ, Vít, Michal ŠTEFÁNIK, Dávid LUPTÁK, Martin GELETKA, Petr ZELINA a Petr SOJKA. Ensembling Ten Math Information Retrieval Systems: MIRMU and MSM at ARQMath 2021. In Guglielmo Faggioli. CEUR Workshop Proceedings. Bucharest, Romania: M. Jeusfeld c/o Redaktion Sun SITE, Informatik V, RWTH Aachen, 2021. s. 82-106. ISSN 1613-0073. PDF info
  • NOVOTNÝ, Vít, Petr SOJKA, Michal ŠTEFÁNIK a Dávid LUPTÁK. Three is Better than One: Ensembling Math Information Retrieval Systems. CEUR Workshop Proceedings. Thessaloniki, Greece: M. Jeusfeld c/o Redaktion Sun SITE, Informatik V, RWTH Aachen., 2020, roč. 2020, č. 2696, s. 93-122. ISSN 1613-0073. PDF info
  • NOVOTNÝ, Vít. The Art of Reproducible Machine Learning: A Survey of Methodology in Word Vector Experiments. In Aleš Horák, Pavel Rychlý, Adam Rambousek. Proceedings of the Fourteenth Workshop on Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, RASLAN 2020. Brno: Tribun EU, 2020. s. 55-64. ISBN 978-80-263-1600-8. Domovská stránka workshopu PDF info
  • SOJKA, Petr, Vít NOVOTNÝ, Eniafe Festus AYETIRAN, Dávid LUPTÁK a Michal ŠTEFÁNIK. Quo Vadis, Math Information Retrieval. In Aleš Horák and Pavel Rychlý and Adam Rambousek. Proceedings of the Thirteenth Workshop on Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, RASLAN 2019. Brno: Tribun EU, 2019. s. 117-128. ISBN 978-80-263-1517-9. full paper Domovská stránka workshopu info
  • SOJKA, Petr, Michal RŮŽIČKA a Vít NOVOTNÝ. MIaS: Math-Aware Retrieval in Digital Mathematical Libraries. In Proceedings of the 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '18). Torino, Italy: Association for Computing Machinery, 2018. s. 1923-1926. ISBN 978-1-4503-6014-2. doi:10.1145/3269206.3269233. DOI Postprint info
  • NOVOTNÝ, Vít. Implementation Notes for the Soft Cosine Measure. In Proceedings of the 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '18). Torino, Italy: Association for Computing Machinery, 2018. s. 1639-1642. ISBN 978-1-4503-6014-2. doi:10.1145/3269206.3269317. Postprint DOI info
  • NOVOTNÝ, Vít a Petr SOJKA. Weighting of Passages in Question Answering. In Aleš Horák, Pavel Rychlý, Adam Rambousek. Proceedings of the Twelfth Workshop on Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, RASLAN 2018. Brno: Tribun EU, 2018. s. 31-40. ISBN 978-80-263-1517-9. full paper Domovská stránka workshopu info
  • RYGL, Jan, Jan POMIKÁLEK, Radim ŘEHŮŘEK, Michal RŮŽIČKA, Vít NOVOTNÝ a Petr SOJKA. Semantic Vector Encoding and Similarity Search Using Fulltext Search Engines. In Proceedings of the 2nd Workshop on Representation Learning for NLP, RepL4NLP 2017 c/o ACL 2017. Vancouver, Canada: Association for Computational Linguistics, ACL, 2017. s. 81-90. ISBN 978-1-945626-62-3. doi:10.18653/v1/W17-2611. Preprint Article info
  • RŮŽIČKA, Michal, Vít NOVOTNÝ, Petr SOJKA, Jan POMIKÁLEK a Radim ŘEHŮŘEK. Flexible Similarity Search of Semantic Vectors Using Fulltext Search Engines. In CEUR Workshop Proceedings, Vol. 1923. Vienna, Austria: Neuveden, 2017. s. 1-12. ISSN 1613-0073. Proceedings volume landing page Conference homepage Workshop homepage Full text info

2. 4. 2022

You are running an old browser version. We recommend updating your browser to its latest version.

More info