Primjena modela dubokog učenja na analizu sentimenta izraza hrvatskoga jezika (CROSBI ID 402591)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Biđin, Siniša
Šnajder, Jan
Glavaš, Goran
hrvatski
Primjena modela dubokog učenja na analizu sentimenta izraza hrvatskoga jezika
Uobičajeni postupci analize sentimenta temelje se na rječniku apriornog sentimenta. Problem predstavlja modeliranje sentimenta višerječnih izraza poput “poprilično dobar” ili “nimalo loš”, ali i većih jezičnih jedinica. Opisan je i implementiran postupak učenja reprezentacija riječi prema metodi Colloberta i dr. (2011) te postupak analize sentimenta višerječnih izraza hrvatskoga jezika modelom zasnovanom na rekurzivnoj neuronskoj mreži prema radu Sochera i dr. (2012). Navedeni su rezultati učenja reprezentacija riječi na temelju dva različita korpusa i rezultati evaluacije modela za analizu sentimenta nad tri različita skupa za učenje.
obrada prirodnog jezika; duboko učenje; učenje reprezentacija riječi; analiza sentimenta; hrvatski jezik
nije evidentirano
engleski
Using Deep Learning for Sentiment Analysis of Croatian Expressions
nije evidentirano
natural language processing; deep learning; word representation pretraining; sentiment analysis; Croatian language
nije evidentirano
Podaci o izdanju
57
07.07.2014.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
