prikaz prve stranice dokumenta Analiza mnijenja u podatkovnom skupu SentiGMapsCro
  Preuzmi
PDF 2.31 MB
diplomski rad
Analiza mnijenja u podatkovnom skupu SentiGMapsCro
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, 2024. urn:nbn:hr:131:991862
Gašparić, Brigita
Sveučilište u Zagrebu
Filozofski fakultet
Odsjek za informacijske i komunikacijske znanosti

Institucijski repozitorij: ODRAZ

Citirajte ovaj rad

Gašparić, B. (2024). Analiza mnijenja u podatkovnom skupu SentiGMapsCro (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:991862

Gašparić, Brigita. "Analiza mnijenja u podatkovnom skupu SentiGMapsCro." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:991862

Gašparić, Brigita. "Analiza mnijenja u podatkovnom skupu SentiGMapsCro." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:991862

Gašparić, B. (2024). 'Analiza mnijenja u podatkovnom skupu SentiGMapsCro', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, citirano: 28.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:991862

Gašparić B. Analiza mnijenja u podatkovnom skupu SentiGMapsCro [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet; 2024 [pristupljeno 28.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:991862

B. Gašparić, "Analiza mnijenja u podatkovnom skupu SentiGMapsCro", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:991862

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:991862
Podaci o radu
NaslovAnaliza mnijenja u podatkovnom skupu SentiGMapsCro
Naslov (engleski)Sentiment analysis in the SentiGMapsCro data set
AutorBrigita Gašparić
MentorNives Mikelić Preradović (mentor)
Član povjerenstvaTomislava Lauc (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSanja Kišiček (član povjerenstva)
Član povjerenstvaNives Mikelić Preradović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Filozofski fakultet
(Odsjek za informacijske i komunikacijske znanosti)
Zagreb
Datum i država obrane2024-09-16, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Informacijske i komunikacijske znanosti
Organizacija i informatika
Sažetak
Ovaj diplomski rad istražuje analizu sentimenta na temelju aspekta unutar podatkovnog skupa SentiGMapsCro koji je nastao sakupljanjem najbolje i najgore recenziranih mjesta i objekata na području Grada Zagreba u Hrvatskoj s internetske stranice https://www.top-rated.online. Jezik, temeljni element ljudske komunikacije, prenosi informacije, emocije i mnijenje. Ovaj rad naglašava važnost analize sentimenta u razumijevanju subjektivnih iskustava podijeljenih na Internetu. Opisuje se postupak ručnog označavanja podatkovnog skupa SentiGMapsCro unutar alata za označavanje pod nazivom INCEpTION, s oznakama sentimenata u rasponu od -2 (vrlo negativan sentiment) do +2 (vrlo pozitivan sentiment) za obuku modela strojnog učenja. Rad naglašava izazove u analizi sentimenta, kao što su složenost prirodnog jezika, prisutnost ironije i metafora, problemi segmentacije te gramatičke pogreške. U radu se ocrtavaju teoretski okviri i istraživačke metodologije korištene u procesu označavanja, ilustrirajući poteškoće s kojima se istraživači susreću u računalnoj obradi prirodnog jezika.
Sažetak (engleski)
The thesis explores sentiment analysis based on aspect within the SentiGMapsCro dataset, focusing on the best and worst reviews of places in Zagreb, Croatia extracted from https://www.top-rated.online. Language, a fundamental element of human communication, conveys information, emotions, and opinions. The study emphasizes the importance of sentiment analysis in understanding subjective experiences shared online. It describes the manual labeling process of the dataset within the annotation tool called INCEpTION, with sentiments ranging from -2 (very negative sentiment) to +2 (very positive sentiment), to train machine learning models. The thesis highlights challenges in sentiment analysis, such as natural language complexities and the presence of irony, metaphors, segmentation issues, and grammatical errors. It outlines theoretical frameworks and research methodologies employed in the labeling process, illustrating the difficulties encountered in computer-based natural language processing.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:131:991862
Studijski programNaziv: Informacijske znanosti; smjerovi: Arhivistika, Bibliotekarstvo, Informatika (istraživački), Informatika (nastavnički), Muzeologija i upravljanje baštinom, Informatologija
Smjer: Informatika (nastavnički)
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra informacijskih znanosti (mag. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-09-17 15:43:58