hrvatski

Analiza sentimenta u muzičkim žanrovima

Analiza sentimenta ostvarena je na više načina. Različite reprezentacije teksta poput TF-IDF reprezentacije, reprezentacije dobivene primjenom rangirajuće funkcije BM25 i GloVe modela za učenje vektorskih reprezentacija riječi, koristile su se za učenje modela. U izradi sustava koristili su se modeli: logistička regresija, stroj potpornih vektora i LSTM povratna neuronska mreža. Za problem binarne klasifikacije sentimenta dobivena je točnost 78\%, dok je za višeklasni problem dobivena točnost 60\% na skupu za testiranje. Zbog nedostatka označenih podataka korišteno je aktivno učenje modela. Naučeni modeli su korišteni u analizi sentimenta unutar glazbenih žanrova.

analiza sentimenta, TF-IDF, BM25, GloVe, logistička regresija, stroj potpornih vektora, LSTM povratna neuronska mreža, aktivno učenje

nije evidentirano