Original title: Analýza sentimentu bez přímého učení s učitelem
Translated title: Non-Supervised Sentiment Analysis
Authors: Karabelly, Jozef ; Landini, Federico Nicolás (referee) ; Fajčík, Martin (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2020
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Cieľom tejto práce je odprezentovať prehľad aktuálneho výskumu v oblasti analýzy sentimentu bez priameho učiteľa a identifikovať potenciálne smery výskumu. Okrem toho práca predstavuje novú účelovú funkciu na predtrénovanie, ktorá nevyžaduje priamy supervíziu. Rozšírenie modelu predstavenou účelovou funkciou, pridanie vrstvy neurónovej siete a následné samotné natrénovanie ukazujú sľubné výsledky. Rozšírený model naznačil schopnosť zakódovať abstraktné reprezentácie celkového sentimentu, emócií a sarkazmu. Pre účely použitia predstavenej účelovej funkcie bol nazbieraný vlastný dataset. Na základe experimentov vykonaných s rozšíreným modelom sú odprezentované možné smery výskumu a budúce vylepšenia. The goal of this thesis is to present an overview of the current state of research in the non-supervised sentiment analysis and identify potential research paths. Besides, the thesis introduces a novel self-supervised pre-training objective. Extending the model trained with the introduced objective with one extra layer of neural network and training it alone shows promising results.  The extended model indicates an ability to encode the abstract representation of overall sentiment, emotions and sarcasm. A custom dataset was specifically collected for the pre-training objective introduced in this thesis. Future improvements and possible research paths are proposed based on the experiments performed with the extended model.
Keywords: analýza sentimentu; dekecia; klasifikácia; neurónová sieť; sentiment; spracovanie prirodzeného jazyka; strojové učenie; classification; detection; machine learning; natural language processing; neural network; sentiment; sentiment analysis

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/191494

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-416286


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses