|
|
Využití metod dolování dat pro analýzu sociálních sítí
Novosad, Andrej ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou dolování dat v prostředí sociálních sítí. Podává přehled o dolování z dat a možných metodách dolování. Práce také zkoumá sociální média a sítě, co mohou poskytnout a jaké problémy se sebou přinášejí. Jsou prozkoumané API třech sociálních sítí a jejich možnosti z hlediska získání dat vhodných pro dolování. Zkoumají se techniky dolování znalostí z textových dat. Je popsán způsob implementace webové aplikace, která doluje data ze sociální sítě Twitter pomoci algoritmu SVM. Implementovaná aplikace klasifikuje zprávy na základě jejich textu do tříd reprezentujících kontinenty původu. Je provedeno několik experimentů v softwaru RapidMiner a v implementované webové aplikaci a jejich výsledky jsou prozkoumány.
|
|
|
Analýza obsahu sociálních sítí týkající se českých mobilních operátorů
Pavlů, Jan ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou postojů u příspěvků ze sociálních sítí týkajících se českých mobilních operátorů. Kromě analýzy postojů se zaměřuje na vizualizací stažených a analyzovaných dat. Analýza postojů je provedena za pomocí strojového učení s učitelem. Po stažení jsou příspěvky očištěny, lemmatizovány a převedeny na vektor příznaků. Pro klasifikaci se využívá Stochastic Gradient Descent. Analyzovaná data jsou zobrazena jak ve formě diagramů, tak ve tvaru seznamu příspěvků. Systém poskytuje i automatické přiřazení kategorií příspěvkům pomocí stejného principu. Při přiřazení postojů systém dosahuje úspěšnosti okolo 75%. Při přiřazení kategorií je sice vysoká přesnost (kolem 80%), ale nízká preciznost, navrátovost a F1 score(20% - 30%). Proto se automaticky neprovádí. Přínosem systému je, dokáže automaticky sbírat data z různých zdrojů, ta analyzovat a přehledně zobrazit. Také poskytuje prostředky, jak manuálně měnit přířazené hodnocení/kategori, což při občasném zásahu uživatele povede k postupnému zlepšování charakteristik systému.
|
|
|
Analýza sentimentu s využitím dolování dat
Sychra, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
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.
|
|
| |
|
|
Automatická klasifikace smluv pro portál HlidacSmluv.cz
Maroušek, Jakub ; Nečaský, Martin (vedoucí práce) ; Holub, Martin (oponent)
Registr smluv je veřejná databáze obsahující smlouvy uzavřené institucemi veřejné správy. Vzhledem k množství publikovaných dokumentů je však analýza dat problema- tická. Cílem práce je za použití metod strojového učení naleznout postup pro rozdělení smluv do kategorií podle oblastí (realitní služby, stavitelství a podobně) a tento postup implementovat pro použití na webovém portálu Hlídač státu. Komplikaci představuje velké množství kategorií a fakt, že není k dispozici žádná sada již označených smluv. 1
|
|
| |
|
|
Analýza obsahu sociálních sítí týkající se českých mobilních operátorů
Pavlů, Jan ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou postojů u příspěvků ze sociálních sítí týkajících se českých mobilních operátorů. Kromě analýzy postojů se zaměřuje na vizualizací stažených a analyzovaných dat. Analýza postojů je provedena za pomocí strojového učení s učitelem. Po stažení jsou příspěvky očištěny, lemmatizovány a převedeny na vektor příznaků. Pro klasifikaci se využívá Stochastic Gradient Descent. Analyzovaná data jsou zobrazena jak ve formě diagramů, tak ve tvaru seznamu příspěvků. Systém poskytuje i automatické přiřazení kategorií příspěvkům pomocí stejného principu. Při přiřazení postojů systém dosahuje úspěšnosti okolo 75%. Při přiřazení kategorií je sice vysoká přesnost (kolem 80%), ale nízká preciznost, navrátovost a F1 score(20% - 30%). Proto se automaticky neprovádí. Přínosem systému je, dokáže automaticky sbírat data z různých zdrojů, ta analyzovat a přehledně zobrazit. Také poskytuje prostředky, jak manuálně měnit přířazené hodnocení/kategori, což při občasném zásahu uživatele povede k postupnému zlepšování charakteristik systému.
|
|
|
Semantic annotations
Dědek, Jan ; Vojtáš, Peter (vedoucí práce) ; Maynard, Diana (oponent) ; Železný, Filip (oponent)
V této práci jsou prezentována čtyři relativně samostatná témata. Každé z nich reprezentuje jeden aspekt extrakce informací z textů. První dvě témata jsou zaměřena na naše metody pro extrakci informací založené na hloubkové lingvistické analýze textu. První téma se týká toho, jak byla lingvistická analýza použita při extrakci v kombinaci s ručně navrženými extrakčními pravidly. Druhé téma se zabývá metodou pro automatickou indukci extrakčních pravidel pomocí Induktivního logického programování. Třetí téma práce kombinuje extrakci informací s odvozováním znalostí (reasoningem). Jádro naší extrakční metody bylo experimentálně implementováno pomocí technologií sémantického webu, což umožňuje export extrakčních pravidel do tzv. přenositelných extrakčních ontologií, které jsou nezávislé na původním extrakčním nástroji. Poslední téma této práce se zabývá klasifikací dokumentů a fuzzy logikou. Zkoumáme možnosti využití informací získaných metodami extrakce informací ke klasifikaci dokumentů. K tomuto účelu byla experimentálně použita naše implementace tzv. Fuzzy ILP klasifikátoru.
|
|
|
Analýza sentimentu s využitím dolování dat
Sychra, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
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.
|
|
|
Využití metod dolování dat pro analýzu sociálních sítí
Novosad, Andrej ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou dolování dat v prostředí sociálních sítí. Podává přehled o dolování z dat a možných metodách dolování. Práce také zkoumá sociální média a sítě, co mohou poskytnout a jaké problémy se sebou přinášejí. Jsou prozkoumané API třech sociálních sítí a jejich možnosti z hlediska získání dat vhodných pro dolování. Zkoumají se techniky dolování znalostí z textových dat. Je popsán způsob implementace webové aplikace, která doluje data ze sociální sítě Twitter pomoci algoritmu SVM. Implementovaná aplikace klasifikuje zprávy na základě jejich textu do tříd reprezentujících kontinenty původu. Je provedeno několik experimentů v softwaru RapidMiner a v implementované webové aplikaci a jejich výsledky jsou prozkoumány.
|
host ::
RSS.