|
|
|
|
| LEADER |
02977na a2200241 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 005 |
20190703134035.0 |
| 008 |
160221s2016 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid3936
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Mikulić, Stipan
|9 39742
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Primjena strojnog učenja za tematsku analizu sentimenta :
|b završni rad /
|c Stipan Mikulić ; [mentor Jan Šnajder].
|
| 246 |
1 |
|
|a Application of Machine Learning for Topic-Based Sentiment Analysis
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b S. Mikulić,
|c 2016.
|
| 300 |
|
|
|a 37 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b preddiplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2016-06-17, datum završetka: 2016-07-11
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Uslijed ogromnog povećanja korisnički generiranog sadržaja na društvenih mrežama, detekcija tema i analiza sentimenta nameću se kao nezaobilazni alati za analizu javnog mijenja. U radu su proučeni postupci za detekciju tema u tekstnih dokumenata te analizu sentimenta prema detektiranim temama. Naglasak je stavljen na postupke temeljene na modelima strojnog učenja. Detekcijom tema nastoje se prepoznati teme o kojima se priča na društvenim mrežama te analizom sentimenta se odred̄uje da li je stav o tim temama pozitivan, negativan ili neutralan. Rad se sastoji od cijelog procesa prikupljanja i preprocesiranja podataka. Nakon toga slijedi izgradnja modela detekcije tema i analize sentimenta te evaluacija modela. Dodatno, za analizu sentimenta je bilo potrebno označiti podatke za treniranje modela.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Due to the huge increase in user-generated content on social networks, topic detection and sentiment analysis imposed as indispensable tools for the analysis of public opinion. The thesis examines the procedures for the topic detection in text documents and an sentiment analysis towards the detected topics. Special focus is placed on a procedures based on machine learning. Topic detection attempts to identify the topics on which the story on social networks and sentiment analysis to determine whether the
position on these issues is positive, negative or neutral. The work consists of the entire process of collecting and preprocessing data. This is followed by the construction of topic detection and sentiment analysis models and evaluation of those models. In addition, sentiment analysis required data annotation for training the model.
|
| 653 |
|
1 |
|a obrada prirodnog jezika
|a analiza sentimenta
|a strojno učenje
|a detekcija teme
|a latentna Dirichletova dodjela
|a stroj potpornih vektora
|a računalna lingvistika
|
| 653 |
|
1 |
|a natural language processing
|a sentiment analysis
|a machine learning
|a topic detection
|a latent Dirichlet allocation
|a support vector machines
|a Croatian language
|a computational linguistics
|
| 700 |
1 |
|
|a Šnajder, Jan
|4 ths
|9 19016
|
| 942 |
|
|
|c Z
|2 udc
|
| 999 |
|
|
|c 49528
|d 49528
|