Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorMouček Roman, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorKuda, Milan
dc.contributor.refereePražák Ondřej, Ing.
dc.date.accepted2019-6-17
dc.date.accessioned2020-07-17T13:41:23Z-
dc.date.available2018-9-10
dc.date.available2020-07-17T13:41:23Z-
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019-5-16
dc.identifier79565
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/37420
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá problematikou extrakce sentimentu z textů a jeho porovnáním se sentimentem predikovaným na základě tepové frekvence pozorovaného subjektu. Přínos této práce tkví v tom, že bychom mohli určit náladu subjektu z tepové frekvence a podle toho upravit chování počítačových systémů při interakci s člověkem. Pro nalezení možné korelace mezi predikovaným sentimentem a extrahovaným sentimentem slouží texty ze sociální sítě Twitter a tepová frekvence změřená fitness náramkem Fitbit Charge HR. Vysvětlena je také fúze obou typů dat a použití metod strojového učení.cs
dc.format84 s (107 000 znaků)cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.relation.isreferencedbyhttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=79565-
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjecttepová frekvencecs
dc.subjectsentimentcs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectsvmcs
dc.subjectrozhodovací stromcs
dc.subjectadaboostcs
dc.subjectnáhodný stromcs
dc.subjectnaive bayescs
dc.subjectfitbitcs
dc.subjectemocecs
dc.titleKorelace a kauzalita sentimentu extrahovaného z textu a tepové frekvencecs
dc.title.alternativeCorrelation and causality of sentiment extracted from text and heart rateen
dc.typediplomová prácecs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThis master's thesis deals with the issue of extracting sentiment from texts and its comparison with sentiment predicated from the heart rate of the observed subject. The benefit of this thesis is that we could determine the subject's mood from the heart rate and adjust the behavior of computer systems accordingly when they are interacting with a human. To find a possible correlation between the predicated sentiment and the extracted sentiment, various texts from the Twitter social network and the measurements of heart rate from the Fitbit Charge HR wristband were used. The fusion of both data types and the usage of machine learning methods are also explained.en
dc.subject.translatedheart rateen
dc.subject.translatedsentimenten
dc.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedsvmen
dc.subject.translateddecision treeen
dc.subject.translatedadaboosten
dc.subject.translatedrandom treeen
dc.subject.translatednaive bayesen
dc.subject.translatedfitbiten
dc.subject.translatedemotionsen
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
DP_A16N0046P_MILAN_KUDA.pdfPlný text práce1,47 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16N0046Phodnoceni-ved.PDFPosudek vedoucího práce642,27 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16N0046Pposudek-op.PDFPosudek oponenta práce716,17 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16N0046Pobhajoba.PDFPrůběh obhajoby práce196,73 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/37420

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra informatiky a výpočetní techniky / Department of Computer Science and Engineering
  5. Diplomové práce / Theses (KIV)