Slika naslovnice

Primjena strojnog učenja za tematsku analizu sentimenta

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 dete...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:49528/Similar
Glavni autor: Mikulić, Stipan (-)
Ostali autori: Šnajder, Jan (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, S. Mikulić, 2016.
Predmet:
obrada prirodnog jezika > analiza sentimenta > strojno učenje > detekcija teme > latentna Dirichletova dodjela > stroj potpornih vektora > računalna lingvistika
natural language processing > sentiment analysis > machine learning > topic detection > latent Dirichlet allocation > support vector machines > Croatian language > computational linguistics

APA stil citiranja

Mikulić, S., & Šnajder, J. (2016). Primjena strojnog učenja za tematsku analizu sentimenta: Primjena strojnog učenja za tematsku analizu sentimenta : završni rad. Zagreb: S. Mikulić.

Chicago stil citiranja

Mikulić, Stipan, and Jan Šnajder. Primjena strojnog učenja za tematsku analizu sentimenta: Primjena strojnog učenja za tematsku analizu sentimenta : završni rad. Zagreb: S. Mikulić, 2016.

MLA stil citiranja

Mikulić, Stipan, and Jan Šnajder. Primjena strojnog učenja za tematsku analizu sentimenta: Primjena strojnog učenja za tematsku analizu sentimenta : završni rad. Zagreb: S. Mikulić, 2016.

Slični primjerci