prikaz prve stranice dokumenta Primjena semantičkih jezgrenih funkcija u klasifikaciji teksta
No public access
undergraduate thesis
Primjena semantičkih jezgrenih funkcija u klasifikaciji teksta
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2014. urn:nbn:hr:168:117600
Radaković, Dino
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Radaković, D. (2014). Primjena semantičkih jezgrenih funkcija u klasifikaciji teksta (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117600

Radaković, Dino. "Primjena semantičkih jezgrenih funkcija u klasifikaciji teksta." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2014. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117600

Radaković, Dino. "Primjena semantičkih jezgrenih funkcija u klasifikaciji teksta." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2014. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117600

Radaković, D. (2014). 'Primjena semantičkih jezgrenih funkcija u klasifikaciji teksta', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 26 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117600

Radaković D. Primjena semantičkih jezgrenih funkcija u klasifikaciji teksta [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2014 [cited 2024 November 26] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117600

D. Radaković, "Primjena semantičkih jezgrenih funkcija u klasifikaciji teksta", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2014. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117600

Metadata
TitlePrimjena semantičkih jezgrenih funkcija u klasifikaciji teksta
Title (english)Applying Semantic Kernel Functions in Text Classification
AuthorDino Radaković
MentorJan Šnajder (mentor)
Committee memberJan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
Committee memberGoran Glavaš (član povjerenstva)
Committee memberGoran Delač (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2014-07-14, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Klasifikacija teksta temeljem sadržaja jedan je od osnovnih zadataka koji se javljaju u domeni dubinske analize teksta. Često korišteni postupci uključuju predstavljanje dokumenata u vektorskom obliku, korištenjem vreća riječi. Iako su takve metode jednostavne i učinkovite, njima nije moguće modelirati dokument na konceptualnoj razini, što negativno utječe na kvalitetu klasifikatora koji se temelje na istima. Stoga je nedavno predloženo nekoliko različitih pristupa koji se temelje na povezivanju ontološkog znanja s tekstom. P. Wang i C. Domeniconi u svom radu iz 2008. opisuju jedan takav pristup, koji se temelji na korištenju Wikipedije za modeliranje dokumenata na semantičkoj razini, nazivajući ga ,,semantičkom jezgrenom funkcijom''. U okviru ovog rada izvedena su dva klasifikatora temeljena na strojevima potpornih vektora - jedan koji koristi vreće riječi i drugi, koji se temelji na semantičkoj jezgrenoj funkciji. Točnosti klasifikacije oba modela uspoređene su temeljem iscrpnog vrednovanja provedenog na zbirci dokumenata na hrvatskom jeziku.
Abstract (english)
Content-based text classification is one of the basic tasks in the domain of text analysis. Popular methods involve mapping text documents to bags of words, represented by vectors. Although quite effective in practice, such methods fail to describe text documents on a conceptual level, which negatively impacts the quality of the implementing classifiers. Several approaches which bind ontological knowledge to text documents have been proposed recently. P. Wang. and C. Domeniconi describe one such approach which relies on Wikipedia to represent documents on a semantic level in their 2008 paper, denoting the resulting model with the term ,,semantic kernel''. Two support vector machine classifiers have been implemented as part of this thesis - one based on the traditional bag of words approach, the other being based on the semantic kernel. The performance of the models is then compared and evaluated by applying them on a collection of Croatian language documents.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:117600
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2018-02-05 17:51:19