Název:
Metody strojového učení ve zpracování přirozeného jazyka
Překlad názvu:
Machine-Learning Methods in Natural Language Processing
Autoři:
Vodička, Jan ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2012
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Bakalářská práce se zajímá hodnocením sentimentu textu v českém jazyce za pomocí metod strojového učení, hlavně za použití naivního bayesovského klasifikátoru. Členění probíhá do dvou kategorií - pozitivní, negativní zprávy. Jako datové zdroje pro automatické vytvoření korpusu jsou použity zprávy ze sociální sítě Twitter, zbožového porovnávače Heuréka, filmové databáze ČSFD a restauračního portálu Scuk. Jsou porovnány z hlediska výkonnosti při hodnocení sentimentu. Následně je sestavena výsledná tréninková sada, která je použita při hodnocení zpráv z Twitteru v téměř reálném čase.
Bachelor's thesis deals with sentiment analysis using machine learning methods, mainly naive bayes classifier. Input text can be classified as positive or negative message. There are used several data sources for create of automatic annotated corpus - social network Twitter, price comparator Heureka, movie database ČSFD and restaurant portal Scuk. These sources are compared in terms of performance in assessing the sentiment. Consequently, the final training dataset is created and used at almost real-time Twitter sentiment analysis.
Klíčová slova:
dolování názorů; hodnocení sentimentu; naivní bayesovský klasifikátor; Strojové učení; Twitter; Machine learning; naive Bayes classifier; opinion mining; sentiment analysis; Twitter
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/55221