Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Zaznavanje sentimenta v novicah z globokimi nevronskimi mrežami : diplomska naloga
Avtorji:ID Pelicon, Andraž (Avtor)
ID Kralj Novak, Petra (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Boshkoska, Biljana Mileva (Komentor)
Datoteke:.pdf VS_2019_Andraz_Pelicon.pdf (1,48 MB)
MD5: C22E84A593B5622B5B7C09319C2CD005
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FIŠ - Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
Opis:Diplomska naloga se ukvarja z analizo sentimenta v novicah. To področje v zadnjem času pridobiva na priljubljenosti, predvsem v okviru napovedovanja gibanja finančnih trgov, vendar je za slovenski jezik še dokaj slabo raziskano. Za slovenščino sicer obstajajo modeli, osnovani na metodi podpornih vektorjev, vendar ti niso dostopni za javno uporabo. V okviru te raziskave smo zasnovali arhitekturo na osnovi nevronskih mrež, ki za klasifikacijo uporablja kombinacijo samodejno generiranih značilk in TF-IDF obtežitev. Modeli, ki uporabljajo omenjeno arhitekturo, dosegajo primerljive rezultate z že obstoječimi modeli in so sposobni učinkovitega učenja na korpusih v velikosti okrog 10.000 dokumentov. Najuspešnejši model iz raziskave je na voljo kot spletna storitev na naslovu classify.ijs.si.
Ključne besede:analiza sentimenta, novice, slovenščina, nevronske mreže, globoko učenje
Kraj izida:Novo mesto
Kraj izvedbe:Novo mesto
Založnik:[A. Pelicon]
Leto izida:2019
Leto izvedbe:2019
Št. strani:XI, 51 str.
PID:20.500.12556/ReVIS-6068 Novo okno
UDK:004.032.26(043.2)
COBISS.SI-ID:2048611347 Novo okno
Opomba:Na ov.: Diplomska naloga : visokošolskega strokovnega študijskega programa prve stopnje;
Datum objave v ReVIS:04.10.2019
Število ogledov:4492
Število prenosov:124
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:04.10.2019

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Opis:The present thesis deals with the sentiment analysis of news. This field has recently gained in popularity, especially as a supporting method for stock market prediction, but not much research has yet been done on the news in the Slovenian language. Models based on support vector machines do exist but are not available for public use. We developed a neural network architecture that leverages both automatically generated features and TF-IDF weights for classification of Slovenian news. Models based on this architecture achieve comparable results with existing models and can be successfully trained on datasets of approximately 10,000 documents. Our best performing model is available for public use in the form of a web service on the URL classify.ijs.si.
Ključne besede:sentiment analysis, news, Slovene, neural networks, deep learning


Nazaj