prikaz prve stranice dokumenta Interpretacija modela strojnog učenja koji predviđaju sentiment
Rad nije dostupan
diplomski rad
Interpretacija modela strojnog učenja koji predviđaju sentiment
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:594704
Protrka, Dorotea
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Protrka, D. (2021). Interpretacija modela strojnog učenja koji predviđaju sentiment (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:594704

Protrka, Dorotea. "Interpretacija modela strojnog učenja koji predviđaju sentiment." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:594704

Protrka, Dorotea. "Interpretacija modela strojnog učenja koji predviđaju sentiment." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:594704

Protrka, D. (2021). 'Interpretacija modela strojnog učenja koji predviđaju sentiment', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 03.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:594704

Protrka D. Interpretacija modela strojnog učenja koji predviđaju sentiment [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 03.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:594704

D. Protrka, "Interpretacija modela strojnog učenja koji predviđaju sentiment", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:594704

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:594704
Podaci o radu
NaslovInterpretacija modela strojnog učenja koji predviđaju sentiment
Naslov (engleski)Interpretation of Machine Learning Models Predicting Sentiment Analysis
AutorDorotea Protrka
MentorDomagoj Jakobović (mentor)
Član povjerenstvaDomagoj Jakobović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Đurasević (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJan Šnajder (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U vrijeme dominacije društvenih mreža u međuljudskoj komunikaciji, detekcija govora mržnje bitan je problem. Nakon interpretacije modela logističke regresije, čini se da, iako je pokazao dobre rezultate, ima prostora za poboljšanje. Kako bi se suočio s problemom pristranosti, GBT je obucen s istim značajkama. Rezultati su poboljšani. Drugi model, potpuno povezana neuronska mreža, osposobljena je pomoću vektoriziranih prikaza rijeci. Interpretacija modela dovodi do boljeg razumijevanja slabih strana modela. Na temelju važnosti značajki, zaključujemo da je govor mržnje u tvitovima često rezultat političkog neslaganja i netolerancije.
Sažetak (engleski)
At a time dominated by social networks, hate speech detection is an important problem. Few different approaches were tested. After model interpretation, logistic regression, even though it showed good results, appeared to have more space for improvement. To face the problem of bias, GBT was trained with the same features. Results improved. Another model, fully connected neural network, was trained using the word embeddings. Model interpretation lead to the better understanding of model’s weak points. Based on feature importance, hate speech in tweets is often a result of political disagreement and intolerance in general.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:594704
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 pohrane2023-01-13 13:35:03