prikaz prve stranice dokumenta Validacija VIA klasifikacije ljudskih snaga i vrlina korištenjem algoritama za modeliranje tema
Rad nije dostupan
završni rad
Validacija VIA klasifikacije ljudskih snaga i vrlina korištenjem algoritama za modeliranje tema
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. urn:nbn:hr:168:688293
Gegač, Josip
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Gegač, J. (2023). Validacija VIA klasifikacije ljudskih snaga i vrlina korištenjem algoritama za modeliranje tema (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:688293

Gegač, Josip. "Validacija VIA klasifikacije ljudskih snaga i vrlina korištenjem algoritama za modeliranje tema." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:688293

Gegač, Josip. "Validacija VIA klasifikacije ljudskih snaga i vrlina korištenjem algoritama za modeliranje tema." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:688293

Gegač, J. (2023). 'Validacija VIA klasifikacije ljudskih snaga i vrlina korištenjem algoritama za modeliranje tema', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:688293

Gegač J. Validacija VIA klasifikacije ljudskih snaga i vrlina korištenjem algoritama za modeliranje tema [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:688293

J. Gegač, "Validacija VIA klasifikacije ljudskih snaga i vrlina korištenjem algoritama za modeliranje tema", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:688293

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:688293
Podaci o radu
NaslovValidacija VIA klasifikacije ljudskih snaga i vrlina korištenjem algoritama za modeliranje tema
Naslov (engleski)Validating the VIA classification of human strengths and virtues using topic modeling algorithms
AutorJosip Gegač
MentorMarina Bagić Babac (mentor)
Član povjerenstvaMarina Bagić Babac (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaLjiljana Brkić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKristijan Poje (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-06-29, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
VIA klasifikacija ljudskih snaga i vrlina je okvir koji identificira i kategorizira pozitivne osobine i kvalitete koje se cijene u različitim kulturama i vremenskim razdobljima. Ovaj rad ima za cilj potvrditi VIA klasifikaciju na uzorku objava sa Twittera korištenjem nenadziranih tehnika strojnog učenja, posebno algoritama za modeliranje tema. Hipoteza je da će struktura objava s najpozitivnijim sentimentom, nakon primjene algoritama za modeliranje tema, odražavati strukturu VIA klasifikacije. U radu treba pokazati kako ovi rezultati mogu imati praktične implikacije, poput poboljšanja algoritama za analizu osjećaja i razvoja intervencija koje ciljaju na specifične snage karaktera u kontekstu društvenih medija.
Sažetak (engleski)
The VIA classification of human strengths and virtues is a framework that identifies and categorizes positive traits and qualities that are valued across different cultures and time periods. This thesis aims to validate the VIA classification on a sample of Twitter posts using unsupervised machine learning techniques, specifically topic modeling algorithms. The hypothesis is that the structure of posts with the most positive sentiment, after applying topic modeling algorithms, will reflect the structure of the VIA classification. The thesis will indicate how these results may have practical implications, such as improving sentiment analysis algorithms and developing interventions that target specific character strengths in social media contexts.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:688293
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-07-13 10:03:32