Analýza sentimentu pro komentáře na sociálních sítích pomocí řešení úlohy klasifikace - Arsenych, Olha; Chudán, David; Strossa, Petr, 1961-; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2020)
Obsahem práce je analýza sentimentu na sociální síti Twitter. Popisná část se zabývá zpracováním přirozeného jazyka (NLP) a aplikací NLP. Také je rozebrán pojem sentiment a jazykové metody pro analýzu sentimentu, například tokenizace, POS tagování, stematizace a lematizace, TF-IDF, word2vec, dál jsou ukázané metody strojového učení pro textovou analýzu: algoritmus k-nejbližších sousedů, multinomický naivní Bayesův klasifikátor, SVM, neuronová síť a BERT model.Praktická část je věnována implementaci, experimentům a srovnaní výsledků metod strojového učení. Bylo implementováno pět různých metod, které zahrnují modul přípravy textu, modul extrakce příznaků a klasifikační modul. Tyto metody jsou SVM, k-nejbližších sousedů, multinomický Bayesův klasifikátor, BERT model a word2vec v kombinaci s SVM. Datová sada pro učení a testovaní klasifikátorů byla stáhnuta ze serveru Kaggle a obsahuje komentáře s označeným sentimentem ze sociální sítě Twitter.Experimenty jsou zaměřeny především na porovnání výsledků metod strojového učení a efektivnost využití jednotlivých metod přípravy a extrakce příznaků z textu. Pro hodnocení klasifikace se používaly takové metriky jako správnost, přesnost, úplnost a F-míra. Podle experimentů nejlepším algoritmem z těchto popsaných(studovaných) je BERT model.
Vedoucí práce: David Chudán
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2020
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2020
Způsob přístupu: Internet
Keywords: podniková informatika [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses