prikaz prve stranice dokumenta Modeli strojnog učenja za prepoznavanje sarkazma u korisničkim komentarima
Rad nije dostupan
završni rad
Modeli strojnog učenja za prepoznavanje sarkazma u korisničkim komentarima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. urn:nbn:hr:168:371675
Ilakovac, Mihovil
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Ilakovac, M. (2018). Modeli strojnog učenja za prepoznavanje sarkazma u korisničkim komentarima (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371675

Ilakovac, Mihovil. "Modeli strojnog učenja za prepoznavanje sarkazma u korisničkim komentarima." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371675

Ilakovac, Mihovil. "Modeli strojnog učenja za prepoznavanje sarkazma u korisničkim komentarima." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371675

Ilakovac, M. (2018). 'Modeli strojnog učenja za prepoznavanje sarkazma u korisničkim komentarima', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371675

Ilakovac M. Modeli strojnog učenja za prepoznavanje sarkazma u korisničkim komentarima [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371675

M. Ilakovac, "Modeli strojnog učenja za prepoznavanje sarkazma u korisničkim komentarima", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371675

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371675
Podaci o radu
NaslovModeli strojnog učenja za prepoznavanje sarkazma u korisničkim komentarima
Naslov (engleski)Machine Learning Models for Sarcasm Detection in Users' Comments
AutorMihovil Ilakovac
MentorJan Šnajder (mentor)
Član povjerenstvaJan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMladen Karan (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDomagoj Alagić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2018-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Jedan od teških problema je zaključiti iz podataka nešto što zapravo nije tamo. Takav problem je problem prepoznavanja sarkazma unutar teksta. Sarkazam je govorna figura u kojoj osoba govori nešto suprotno od onoga što stvarno misli. Stvarali smo vlastiti skup podataka i razvili tipologiju sarkazma kako bismo što točnije označili dobivene podatke. Morali smo odustati od stvaranja vlastitog skupa podataka zbog krivo procjene potrebnog vremena za označavanje. Koristili smo Stanfordov skup podataka SARC koji sadrži samo-označene podatke s Reddita. Problem prepoznavanja sarkazma smo odlučili riješiti korištenjem strojnog učenja. Odabrali smo tri modela: stroj potpornih vektora, logistička regresija i slučajne šume. Ostvarili smo rezultate koji su bolji od osnovnog modela, ali ima još prostora za napredak.
Sažetak (engleski)
One of hard problems is concluding something based on data that says explicitly one thing but the author meant something different. One of those problems is sarcasm detection inside of texts. Sarcasm is a speech figure that expresses something opposite to what would a sincere utterance express. We have worked on creating our dataset and developed a sarcasm typology in order to label the data precisely. We had to stop with the labeling process due to a wrong estimation of the time needed to complete the labeling task. Stanford had published a self-labeled Reddit dataset called SARC which we used. The problem of sarcasm classification we decided to solve with machine learning. Three models were selected: support vector machine, logistic regression and random forrest. We have achieved results that are better than the baseline but there is room for progress.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:371675
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 pohrane2019-03-13 20:56:13