prikaz prve stranice dokumenta Primjena obrade prirodnog jezika u analizi osobnosti: identificiranje dimenzija ličnosti iz eseja
No public access
undergraduate thesis
Primjena obrade prirodnog jezika u analizi osobnosti: identificiranje dimenzija ličnosti iz eseja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. urn:nbn:hr:168:625685
Iveta, Mateja
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Iveta, M. (2021). Primjena obrade prirodnog jezika u analizi osobnosti: identificiranje dimenzija ličnosti iz eseja (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:625685

Iveta, Mateja. "Primjena obrade prirodnog jezika u analizi osobnosti: identificiranje dimenzija ličnosti iz eseja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:625685

Iveta, Mateja. "Primjena obrade prirodnog jezika u analizi osobnosti: identificiranje dimenzija ličnosti iz eseja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:625685

Iveta, M. (2021). 'Primjena obrade prirodnog jezika u analizi osobnosti: identificiranje dimenzija ličnosti iz eseja', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 26 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:625685

Iveta M. Primjena obrade prirodnog jezika u analizi osobnosti: identificiranje dimenzija ličnosti iz eseja [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2021 [cited 2024 November 26] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:625685

M. Iveta, "Primjena obrade prirodnog jezika u analizi osobnosti: identificiranje dimenzija ličnosti iz eseja", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2021. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:625685

Metadata
TitlePrimjena obrade prirodnog jezika u analizi osobnosti: identificiranje dimenzija ličnosti iz eseja
Title (english)Natural Language Processing in Personality Analysis: Predicting the Big Five Personality Traits from Essays
AuthorMateja Iveta
MentorJan Šnajder (mentor)
Committee memberJan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMartin Tutek (član povjerenstva)
Committee memberJosip Jukić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2021-07-05, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Osobnost utječe na naše živote na mnogo različitih načina. Od toga kako održavamo odnose do mentalnog zdravlja. Određuje se iz raznih uzoraka ponašanja, misli i osjećaja. Pet crta ličnosti koje dobro opisuju taj širok spektar su: ekstraverzija, neurotičnost, ugodnost, otvorenost i savjesnost. One su još poznate pod nazivom Velikih Pet i dio su renomiranog modela Velikih pet crta ličnosti. Trenutno se osobnost procjenjuje davanjem upitnika, ali bi nova alternativa tome mogla biti automatizirana klasifikacija ličnosti. U ovom se radu koriste strojno učenje i obrada prirodnog jezika za procjenu ličnosti iz teksta. Taj problem pripada kategoriji binarne klasifikacije s više labela, pa je bilo potrebno transformirati zadatak kako bi bio prikladan za neke česte modele plitkog učenja. Uz to, koristili smo i LIWC alat za analizu teksta kako bismo dodatno poboljšali rezultate. Analiza glavnih komponenti se iskoristila za smanjenje broja značajki, što je pripomoglo generalizaciji modela. Usporedili smo više modela dubokog i plitkog učenja kako bismo pronašli onaj koji se najbolje prilagođava našem problemu. Modeli su evaluirani po točnosti te su tako uspoređeni, međusobno i s postojećim istraživanjima na ovu temu koja su koristila iste podatke.
Abstract (english)
Personality influences a person’s life in many ways. From the way we maintain relationships to our psychological health. A personality is inferred from a pattern of behaviours, thoughts, and feelings. Five personality traits: extraversion, neuroticism, agreeableness, openness, and conscientiousness describe this wide range well. They are also known as the Big Five traits, a part of a well established Big Five model. Currently, personality assessment is done by administering questionnaires, but a new alternative could be automated personality classification. In this thesis we used machine learning and NLP to assess personality from textual data. This problem fell into the multilabel binary classification category, so we first transformed the problem for shallow learning. With the texts, we use the Linguistic Inquiry and Word Count text analysis tool for further improvement. To reduce the feature space we used principal component analysis. We explore and compare different deep and shallow learning approaches to find the best performing models. The models are evaluated based on the achieved accuracy and compared to each other and existing research on this topic with the same dataset.
Keywords
Keywords (english)
Languageenglish
URN:NBNurn:nbn:hr:168:625685
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 on2023-01-14 20:39:07