prikaz prve stranice dokumenta Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta
Rad nije dostupan
završni rad
Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:925122
Miličević, Ante
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Miličević, A. (2020). Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

Miličević, Ante. "Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

Miličević, Ante. "Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

Miličević, A. (2020). 'Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

Miličević A. Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

A. Miličević, "Strojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:925122
Podaci o radu
NaslovStrojno učenje za predikciju ličnosti na temelju teksta
Naslov (engleski)Machine Learning for Text-Based Personality Prediction
AutorAnte Miličević
MentorJan Šnajder (mentor)
Član povjerenstvaJan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDomagoj Alagić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMartin Tutek (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ličnost opisuje stabilne psihološke karakteristike pojedinaca. Tekstualno predviđanje ličnosti privlači sve veće zanimanje u području obrade prirodnog jezika i psihologije ličnosti, posebno s porastom količine tekstova koje stvaraju korisnici na društvenim mrežama. Postoji puno modela strojnog učenja koji se mogu koristiti za klasifikacijske probleme kao predviđanje MBTI ličnosti. Svaki model ima svoje hiperparametre koji se mogu prilagoditi kako bi se postigla ciljna razina generalizacije. Postoji još jedna dimenzija generalizacije, a zove se odabir značajki. Odabir značajki je proces smanjenja dimenzija odabirom podskupine relevantnih značajki za konstrukciju modela. U ovom će se radu provesti sustavno eksperimentalno ocjenjivanje više različitih modela strojnog učenja i methoda odabira značajki.
Sažetak (engleski)
Personality describes the stable and enduring psychological characteristics of individuals. Text-based personality prediction is attracting increased interest in natural language processing and personality psychology, especially with the increasing amounts of user-generated texts on social networks. There are a lot of machine learning models that can be used for classification problems as MBTI personality prediction. Every model has its own hyperparameters that can be tuned to accomplish the target level of generalization. And there is even one more generalization dimension, and it is called feature selection. Feature selection is the process of a dimensionality reduction by selecting the subset of relevant features for model construction. This thesis will carry out a systematic experimental evaluation of a number of different machine learning models and feature selection methods.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:925122
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 pohrane2023-01-14 09:33:36