prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje vijestodostojnosti novinskih članaka pomoću strojnog učenja
No public access
undergraduate thesis
Predviđanje vijestodostojnosti novinskih članaka pomoću strojnog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2017. urn:nbn:hr:168:117198
Šajatović, Antonio
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Šajatović, A. (2017). Predviđanje vijestodostojnosti novinskih članaka pomoću strojnog učenja (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117198

Šajatović, Antonio. "Predviđanje vijestodostojnosti novinskih članaka pomoću strojnog učenja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117198

Šajatović, Antonio. "Predviđanje vijestodostojnosti novinskih članaka pomoću strojnog učenja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117198

Šajatović, A. (2017). 'Predviđanje vijestodostojnosti novinskih članaka pomoću strojnog učenja', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 02 October 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117198

Šajatović A. Predviđanje vijestodostojnosti novinskih članaka pomoću strojnog učenja [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2017 [cited 2024 October 02] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117198

A. Šajatović, "Predviđanje vijestodostojnosti novinskih članaka pomoću strojnog učenja", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2017. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:117198

Metadata
TitlePredviđanje vijestodostojnosti novinskih članaka pomoću strojnog učenja
Title (english)Predicting Newsworthiness of News Stories Using Machine Learning
AuthorAntonio Šajatović
MentorJan Šnajder (mentor)
Committee memberJan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDomagoj Alagić (član povjerenstva)
Committee memberMartin Tutek (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2017-07-10, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Računalno predviđanje vijestodostojnosti nov je smjer istraživanja s primjenama u praćenju događaja te sažimanju dokumenata, a potencijalnu primjenu ima u društvenim znanostima. Tema rada jest predviđanje vijestodostojnosti i emocija novinskih članaka na engleskome jeziku temeljeno na strojnom učenju. Razvijena su dva generativna i jedan diskriminativni model za klasifikaciju vijestodostojnosti i emocija na temelju naslova članaka u kategorije vijestodostojnosti koje su predložili Harcup i O’Neill (2011) i šest osnovnih emocija. Na prikupljenoj zbirci naslova novinskih članaka ručno označenih kategorijama vijestodostojnosti je provedeno učenje i vrednovanje modela te usporedbe s referentnim modelom.
Abstract (english)
The automatic prediction of newsworthiness is a new research direction with applications in event tracking and document summarization, and has potential applications in social sciences. The topic of this thesis is the prediction of newsworthiness of news stories and emotions in English using machine learning. Two generative and one discriminative model were developed for classifying newsworthiness and emotions into newsworthiness categories proposed by Harcup and O’Neill (2011) and six basic emotions, based on the article headline. An experimental evaluation of the models and comparisons against a baseline model were carried out on a compiled collection of articles, manually labeled for newsworthiness.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:117198
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 on2019-03-14 01:03:42