Original title:
Metody strojového učení ve zpracování přirozeného jazyka
Translated title:
Machine-Learning Methods in Natural Language Processing
Authors:
Vodička, Jan ; Otrusina, Lubomír (referee) ; Smrž, Pavel (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2012
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[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.
Keywords:
Machine learning; naive Bayes classifier; opinion mining; sentiment analysis; Twitter; dolování názorů; hodnocení sentimentu; naivní bayesovský klasifikátor; Strojové učení; Twitter
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/11012/55221