prikaz prve stranice dokumenta Usporedba pristupa analizi sentimenta
Rad nije dostupan
diplomski rad
Usporedba pristupa analizi sentimenta
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:361308
Vesinger, Dunja
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Vesinger, D. (2019). Usporedba pristupa analizi sentimenta (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:361308

Vesinger, Dunja. "Usporedba pristupa analizi sentimenta." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:361308

Vesinger, Dunja. "Usporedba pristupa analizi sentimenta." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:361308

Vesinger, D. (2019). 'Usporedba pristupa analizi sentimenta', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 19.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:361308

Vesinger D. Usporedba pristupa analizi sentimenta [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 19.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:361308

D. Vesinger, "Usporedba pristupa analizi sentimenta", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:361308

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:361308
Podaci o radu
NaslovUsporedba pristupa analizi sentimenta
Naslov (engleski)Comparison of Sentiment Analysis Approaches
AutorDunja Vesinger
MentorMarko Čupić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Čupić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaVlado Glavinić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAlan Jović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-10, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad proučava različite pristupe rješavanja problema binarne analize sentimenta. Njezin je zadatak odrediti je li sentiment izražen u nekom tekstualnom dokumentu pozitivan ili negativan. Uspoređeni su različiti modeli strojnog učenja koji koriste reprezentacije dokumenata tf-idf te oni koji se služe vektorskim reprezentacijama riječi kako bi predstavili dokumente. Performanse modela mjerene su na četiri različita skupa podataka koja su sastavljena od korisničkih recenzija. Pokazuje se da su na manjim skupovima podataka uspješniji tradicionalni pristupi koji koriste stroj potpornih vektora i reprezentacije tf-idf, dok se na većim skupovima podataka bolje pokazuju konvolucijske neuronske mreže koje koriste vektorske reprezentacije riječi.
Sažetak (engleski)
This paper studies different approaches to binary sentiment analysis. Its task is to determine whether a textual document expresses positive or negative sentiment. Different machine learning models were compared using tf-idf document representations as well as word embeddings. The model performance was measured using four different datasets compound of user reviews. It is shown that traditional approaches which use support vector machines and tf-idf representations are more successful on smaller datasets. Convolutional neural networks that use word embeddings performed better on larger datasets.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:361308
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 pohrane2020-01-07 22:48:40