prikaz prve stranice dokumenta Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija ugostiteljskih objekata
Rad nije dostupan
završni rad
Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija ugostiteljskih objekata
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. urn:nbn:hr:168:318602
Kerčmar, Roman
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Kerčmar, R. (2018). Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija ugostiteljskih objekata (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:318602

Kerčmar, Roman. "Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija ugostiteljskih objekata." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:318602

Kerčmar, Roman. "Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija ugostiteljskih objekata." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:318602

Kerčmar, R. (2018). 'Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija ugostiteljskih objekata', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:318602

Kerčmar R. Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija ugostiteljskih objekata [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:318602

R. Kerčmar, "Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija ugostiteljskih objekata", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:318602

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:318602
Podaci o radu
NaslovAnaliza sentimenta iz korisničkih recenzija ugostiteljskih objekata
Naslov (engleski)Sentiment Analysis from Customer Reviews of Hospitality and Catering Businesses
AutorRoman Kerčmar
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
Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija teži predvidjeti korisničku ocjenu isključivo na temelju teksta. Ispitane su dvije arhitekture neuronskih mreža, Konvolucijske i dvosmjerne povratne mreže. Učene su kao regresijski i kao klasifikacijski modeli. Dvosmjerne povratne mreže u kombinaciji s LSTM ćelijom pokazale su se najbolje i prema Pearsonovom koeficijentu korelacije (0.842) i prema točnosti (0.65).
Sažetak (engleski)
Sentiment analysis from customer reviews aims to predict user grade by looking only at the text of the review. We examine two architectures of neural networks, convolutional and bidirectional neural networks. Models are trained as regression models and as classifiers. Bidirectional neural networks with LSTM as the base cell have shown to be the best with highest Pearson's correlation coefficient (0.842) and accuracy (0.65).
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:318602
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 21:30:37