prikaz prve stranice dokumenta Primjena metoda subjektivne analize u klasifikaciji uzoraka hrvatskog govornog jezičnog korpusa s društvenih mreža
Rad nije dostupan
diplomski rad
Primjena metoda subjektivne analize u klasifikaciji uzoraka hrvatskog govornog jezičnog korpusa s društvenih mreža
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. urn:nbn:hr:168:925277
Mihovilić, Nino
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Mihovilić, N. (2016). Primjena metoda subjektivne analize u klasifikaciji uzoraka hrvatskog govornog jezičnog korpusa s društvenih mreža (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925277

Mihovilić, Nino. "Primjena metoda subjektivne analize u klasifikaciji uzoraka hrvatskog govornog jezičnog korpusa s društvenih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925277

Mihovilić, Nino. "Primjena metoda subjektivne analize u klasifikaciji uzoraka hrvatskog govornog jezičnog korpusa s društvenih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925277

Mihovilić, N. (2016). 'Primjena metoda subjektivne analize u klasifikaciji uzoraka hrvatskog govornog jezičnog korpusa s društvenih mreža', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925277

Mihovilić N. Primjena metoda subjektivne analize u klasifikaciji uzoraka hrvatskog govornog jezičnog korpusa s društvenih mreža [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2016 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925277

N. Mihovilić, "Primjena metoda subjektivne analize u klasifikaciji uzoraka hrvatskog govornog jezičnog korpusa s društvenih mreža", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925277

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925277
Podaci o radu
NaslovPrimjena metoda subjektivne analize u klasifikaciji uzoraka hrvatskog govornog jezičnog korpusa s društvenih mreža
Naslov (engleski)An application of sentiment analysis methods for classification of Croatian colloquial language corpus from social network websites
AutorNino Mihovilić
MentorVedran Podobnik (mentor)
Član povjerenstvaVedran Podobnik (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIgnac Lovrek (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarina Bagić Babac (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2016-07-08, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
U ovom radu napravljena su dva sentiment riječnika hrvatskog govornog jezika. Opći leksikon ima riječi s određenim polaritetom i temeljnim ljudskim emocijama (radost, tuga, strah, ljutnja, iznenađenje, gađenje, povjerenje, isčekivanje) i riječnik specifične domene koji ima skup riječi s određenim polaritetom koje služe za analiziranje političkih tekstova. Osim toga, napravljen je leksikon hrvatskih zaustavnih riječi i leksikon hrvatskih riječi negacije. Aplikacija za određivanje sentimenta proizvoljnog teksta je implementirana na temelju tih riječnika i leksikona i testiran političkim tekstovima s društvenih mreža. Opći riječnik uspješno je analizirao 84.52% podataka i ima stopu točnosti detekcije sentimenta od 60.77%. S druge strane riječnik specifične domene uspješno je analizirao 54.68% podataka i ima stopu točnosti detekcije sentimenta od 65.24%. Oba riječnika imaju zadovoljavajuću stopu točnosti i može se zaključiti da je opći riječnik bolje koristiti kada je važnije da se uspješno analizira veliki skup podataka, a da točnost rezultata nije toliko bitna, a riječnik specifične domene kada je točnost rezultata bitniji od kvantitete.
Sažetak (engleski)
In this thesis, two sentiment dictionaries of the Croatian spoken language have been created. The general lexicon has words with their determined polarity and fundamental human emotions (joy, sadness, fear, anger, surprise, disgust, trust, anticipation) and the domain specific dictionary which has a set of words with determined polarity and is designed to capture the sentiment of political texts. In addition, lexicons of Croatian stopwords and Croatian negation words have been created. An application for classification of arbitrary text based on these dictionaries and lexicons has been implemented and tested on the case study of the political context of social networks. The general specific dictionary successfully analyzed 84.52% of the data and has an accuracy rate of 60.77%. In the other hand, the domain specific dictionary has successfully analyzed 54.68% of the data and has an accuracy rate of 65.24%. Both dictionaries have a satisfactory accuracy rate and it can be concluded that the general dictionary is better to use when it is more important to successfully analyze a large set of data rather than the accuracy of the results and the domain specific dictionary when the accuracy of the result is more important than the quantity.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:925277
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 10:41:19