Modeli dubokog učenja za analizu korisničkih komentara na društvenim mrežama

Sažetak na hrvatskom: U zadnje vrijeme duboko učenje polako uzima maha i postavlja se kao način za izradu umjetne inteligencije. Jedan od važnih segmenta umjetne inteligencije je razumjevanje prirodnog jezika. U ovom radu dan je pregled nekih algoritama s kojim je moguće odrediti sentiment, emociju,...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:49374/Details
Glavni autor: Marinković, Tomislav (-)
Ostali autori: Šnajder, Jan (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, T. Marinković, 2017.
Predmet:
LEADER 02049na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2017 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid4683 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Marinković, Tomislav 
245 1 0 |a Modeli dubokog učenja za analizu korisničkih komentara na društvenim mrežama :  |b diplomski rad /  |c Tomislav Marinković ; [mentor Jan Šnajder]. 
246 1 |a Deep Learning Models for the Analysis of User Comments on Social Networks  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b T. Marinković,  |c 2017. 
300 |a 50 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b diplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2017-06-29, datum završetka: 2017-07-13 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: U zadnje vrijeme duboko učenje polako uzima maha i postavlja se kao način za izradu umjetne inteligencije. Jedan od važnih segmenta umjetne inteligencije je razumjevanje prirodnog jezika. U ovom radu dan je pregled nekih algoritama s kojim je moguće odrediti sentiment, emociju, temu i govorni čin iz komentara sa Facebook stranica hrvatskih telekomunikacijskih kompanija. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: In recent years deep learning is starting to take off in the world of artificial intelligence, and is starting to be the default approach of machine learning. One of the most important parts of artificial intelligence is understanding natural language. In this thesis, some promising algorithms are looked into. Those algorithms can determine sentiment, emotion, topic, and speech act of users comments posted on Facebook. 
653 1 |a Duboko učenje  |a obrada prirodnog jezika  |a analiza korisničkih komentara  |a neuronske mreže  |a sentiment  |a emocije  |a komentari  |a govorni čin 
653 1 |a Deep learning  |a natural language processing  |a user comments analysis  |a neural network  |a word2vec  |a Facebook  |a sentiment  |a emotions  |a comments  |a speech acts 
700 1 |a Šnajder, Jan  |4 ths 
942 |c Y 
999 |c 49374  |d 49374