|
|
Rozpoznávání postojů z filmových recenzí
Bílý, Daniel ; Jon, Josef (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na tvorbu systému, který je schopný pravidelně stahovat filmové recenze z webu a následně je analyzovat. Zdrojů recenzí je několik a to českých i anglických (čsfd, fdb, imdb a rotten tomatoes). Analýza sentimentu recenzí je prováděna za pomocí strojového učení. Výsledky analýz jsou zobrazovány ve webovém prohlížeči.
|
|
|
Non-Supervised Sentiment Analysis
Karabelly, Jozef ; Landini, Federico Nicolás (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
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.
|
|
|
Text Mining Based on Artificial Intelligence Methods
Povoda, Lukáš ; Tučková,, Jana (oponent) ; Brezany, Peter (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work deals with the problem of text mining which is becoming more popular due to exponential growth of the data in electronic form. The work explores contemporary methods and their improvement using optimization methods, as well as the problem of text data understanding in general. The work addresses the problem in three ways: using traditional methods and their optimizations, using Big Data in train phase and abstraction through the minimization of language-dependent parts, and introduction of the new method based on the deep learning which is closer to how human reads and understands text data. The main aim of the dissertation was to propose a method for machine understanding of unstructured text data. The method was experimentally verified by classification of text data on 5 different languages – Czech, English, German, Spanish and Chinese. This demonstrates possible application to different languages families. Validation on the Yelp evaluation database achieve accuracy higher by 0.5% than current methods.
|
|
|
Zpracování uživatelských recenzí
Cihlářová, Dita ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Velmi často lidé nakupují na internetu zboží, které si nemohou prohlédnout a vyzkoušet. Spoléhají se tedy na recenze ostatních zákazníků, ale těch už může být v dnešní době příliš mnoho na to, aby je člověk mohl sám rychle a pohodlně zpracovat. Cílem této práce je nabídnout aplikaci, která dokáže v českých recenzích rozpoznat, jaké vlastnosti produktu jsou nejvíce komentované a zda je vyznění komentářů pozitivní či negativní. Výsledky pak mohou ušetřit velké množství času zákazníkům e-shopů a poskytnout zajímavou zpětnou vazbu výrobcům prodávaných produktů.
|
|
|
Odhad emocí z textu
Dufková, Aneta ; Fajčík, Martin (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce popisuje proces odhadování emocí z textu, při němž je využíváno strojové učení. Proces začíná průzkumem používaných metod, pokračuje výběrem vhodné metody a experimentováním. Využívá několik datových sad, kombinuje je a zkouší různé techniky předzpracování textu. Závěrem je webové rozhraní, které využívá předtrénovaný model a umožňuje detekovat emoce z příspěvků z Twitteru.
|
|
|
Analýza videozáznamov správ z oblasti finančných trhov
Mikula, Michal
Tato práce se zabývá analýzou videozáznamu zpráv z oblasti finančních trhů. Mnoho médií z finanční sféry stále frekventovaněji zveřejňuje informace prostřednictvím videa, či dokonce tento formát v některých případech upřednostňuje. Manuální analýza těchto videozáznamů je časově velmi náročná. Práce se proto zabývá vytvořením nástroje umožňujícího jejich automatickou analýzu. V práci jsou řešeny dvě hlavní oblasti. První oblastí je automatické rozpoznávání řeči pro získávání přepisů videí a druhou oblastí je zpracování přirozeného jazyka pro provedení textové analýzy daného videa. Textová analýza přepisu videa v sobě zahrnuje analýzu sentimentu, textovou sumarizaci a extrakci klíčových frází.
|
|
|
Mendel University performance analysis through data mining
Panggam, Osunam
Tato práce se zabývá analýzou výkonnosti Mendelovy univerzity a souvislostí mezi hodnocením univerzity a zpravodajskými články a recenzemi. Cílem studie je analyzovat mediální pokrytí a revidovat data o univerzitách v průběhu let a jejich dopad na pověst a hodnocení univerzity. Metodologie výzkumu zahrnuje webové seškrabování zpravodajských článků a recenzí souvisejících s Mendelovou univerzitou a používání technik dolování dat a NLP k analýze jejich sentimentu a distribuce témat. Kromě toho budou kvalitativní data shromážděná z novinových článků a recenzí online studentů korelována s údaji o hodnocení univerzity za období minulého roku, aby bylo možné identifikovat jakékoli vzorce nebo vztahy. Závěry studie se pokusí najít vhled do vlivu mediálního pokrytí na hodnocení a pověst univerzity. Osvětlí také techniky dolování dat pro analýzu textových dat souvisejících s univerzitou na zajímavé vzory.
|
|
|
Assessment and implementation of text data preprocessing in neural network models
Ratnasari, Febiyanti
V oblasti zpracování textových dat měla tradičně významnou úlohu předzpracování textu. S nástupem neuronových sítí a nových reprezentací textových dat však bylo předzpracování textu relativně podceňováno. Tato výzkumná práce se snaží vyřešit tuto problematiku prostřednictvím zkoumání potenciálních výhod použití kompozitu více technik předzpracování textových dat společně s textovým zpracovacím modelem založeným na neuronových sítích.
|
|
|
Extrakce informací ze zpráv o finančním stavu společností
Gramatová, Nikola
Investoři se snaží předvídat budoucí výnosy akciových trhů, ale tento úkol není snadný. Proto se výzkumníci zabývají různými strategiemi předpovídání výnosů akcií. V současné době se jako slibné metody jeví využití analýzy dat a zpracování přirozeného jazyka. V našem projektu se zaměřujeme na využití zpracování přirozeného jazyka k předpovídání změn cen akcií pomocí analýzy zpráv 10-K a 10-Q firem za účelem identifikace sentimentu.
|
|
|
Metavyhledávání recenzí na českém webu
Šmahel, Michal ; Doležal, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce je vytvořit metavyhledávač pro recenzní články s vestavěnou analýzou polarity názorů. Kromě toho byl pro dosažení nejlepších možných výsledků proveden komplexní průzkum nástrojů pro extrakci hlavního textu a nástrojů pro automatické ovládání webového prohlížeče za účelem získávání dat z webových stránek. Výsledný metavyhledávač poskytuje webové rozhraní pro vyhledávání relevantních recenzních článků, čímž šetří čas strávený ručním vyhledáváním. Díky víceúrovňovému filtrování založenému na transformerech dokáže asi za 4 minuty vrátit 10—15 relevantních recenzních článků na často recenzovaná témata bez námahy prostřednictvím pouhého stisknutí tlačítka.
|
host ::
RSS.