Název: Analýza sentimentu s využitím dolování dat
Překlad názvu: Sentiment Analysis with Use of Data Mining
Autoři: Sychra, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2016
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Obsahem práce je analýza sentimentu, především z informatického hlediska (okrajově z hlediska lingvistického). V lingvistické části je rozebrán pojem sentiment a jazykové metody pro jeho analýzu, např. lemmatizace, POS tagging, využití seznamu stopwords apod. Větší pozornost je následně věnována struktuře analyzátoru sentimentu, který je založen na některé z metod strojového učení (metoda podpůrných vektorů, naivní Bayesův klasifikátor a klasifikátor maximální entropie). Na základě teoretických východisek je navržen a implementován funkční analyzátor. Experimenty jsou zaměřeny především na porovnání klasifikačních metod a přínos využití jednotlivých metod předzpracování. Úspěšnost sestrojeného klasifikátoru dosahuje až 84 % v křížové validaci. The theme of the work is sentiment analysis, especially in terms of informatics (marginally from a linguistic point of view). The linguistic part discusses the term sentiment and language methods for its analysis, e.g. lemmatization, POS tagging, using the list of stopwords etc. More attention is paid to the structure of the sentiment analyzer which is based on some of the machine learning methods (support vector machines, Naive Bayes and maximum entropy classification). On the basis of the theoretical background, a functional analyzer is projected and implemented. The experiments are focused mainly on comparing the classification methods and on the benefits of using the individual preprocessing methods. The success rate of the constructed classifier reaches up to 84 % in the cross-validation.
Klíčová slova: analýza sentimentu; dolování z textu; klasifikace dokumentů; předzpracování dat; strojové učení; data preparation; document classification; machine learning; sentiment analysis; text mining

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/11012/61916

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-255424


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce