prikaz prve stranice dokumenta Sustav za izgradnju afektivnog rječnika za engleski jezik zasnovan na društvenim medijima
Rad nije dostupan
diplomski rad
Sustav za izgradnju afektivnog rječnika za engleski jezik zasnovan na društvenim medijima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. urn:nbn:hr:168:742786
Pović, Tea
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Pović, T. (2018). Sustav za izgradnju afektivnog rječnika za engleski jezik zasnovan na društvenim medijima (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:742786

Pović, Tea. "Sustav za izgradnju afektivnog rječnika za engleski jezik zasnovan na društvenim medijima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:742786

Pović, Tea. "Sustav za izgradnju afektivnog rječnika za engleski jezik zasnovan na društvenim medijima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:742786

Pović, T. (2018). 'Sustav za izgradnju afektivnog rječnika za engleski jezik zasnovan na društvenim medijima', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 12.07.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:742786

Pović T. Sustav za izgradnju afektivnog rječnika za engleski jezik zasnovan na društvenim medijima [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 12.07.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:742786

T. Pović, "Sustav za izgradnju afektivnog rječnika za engleski jezik zasnovan na društvenim medijima", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:742786

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:742786
Podaci o radu
NaslovSustav za izgradnju afektivnog rječnika za engleski jezik zasnovan na društvenim medijima
Naslov (engleski)System for creating an affective lexicon for English language based on social media
AutorTea Pović
MentorVedran Podobnik (mentor)
Član povjerenstvaVedran Podobnik (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaOgnjen Dobrijević (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 obrane2018-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Razvojem Interneta, weba, a poglavito društvenih mreža iz korijena se promijenio način na koji ljudi iznose svoja stajališta i mišljenja o širokom spektru tema. Samim time raste i potreba za automatskim prepoznavanjem mišljenja, stavova ili emocija iz nestrukturiranog teksta pisanog od strane ljudi, odnosno za strojnom analizom sentimenta pisanog teksta. U sklopu ovog rada korištenjem programskog jezika R i RStudio programskog sučelja ostvaren je sustav za automatizirano prepoznavanje emocija iz nestrukturiranog teksta napisanog na engleskom jeziku. Sustav omogućuje finu granulaciju teksta u pet kategorija: srdžba, humor, radost, tuga i iznenađenje. Osnova sustava je afektivni rječnik koji je izgrađen na temelju 52 968 statusa dohvaćenih s društvene mreže Facebook, a koji se zatim koristi za klasifikaciju novog teksta primjenom Naivnog Bayesovog algoritma. Razvijeni sustav postigao je vrlo dobre rezultate, koji nadmašuju rezultate puno složenijih sustava.
Sažetak (engleski)
The development of the Internet, web and especially social networks has drastically changed the way people express their views and opinions on a variety of topics. Those views and opinions can be very important when it comes to Customer Experience management or social media analysis. Automatic sentiment analysis gives us the ability to process high volumes of data with minimum delay, high accuracy and low cost. In this master thesis, a system for the automated recognition of emotions from unstructured English text was built using the R programming language and the RStudio programming interface. The developed system can classify unstructured data into five categories: anger, haha, love, sad and wow. The most important part of the system is an affective lexicon that was built from 52 968 Facebook posts and applied to new data using a Naive Bayesian classifier. The developed system has achieved very good results, outperforming the results of much more complex systems.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:742786
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-14 00:09:41