| Title: | Metody strojového učení pro analýzu sentimentu |
| Other Titles: | Machine Learning for Sentiment Analysis |
| Authors: | Patočka, Michal |
| Advisor: | Habernal, Ivan |
| Referee: | Steinberger, Josef |
| Issue Date: | 2013 |
| Publisher: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Document type: | diplomová práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/7621 |
| Keywords: | analýza sentimentu;strojové učení;výběr příznaků;mutual information;information gain;chi square;odds ratio;relevancy score;naive Bayes;maximum entropy;SVM;confusion matrix;nevyvážený dataset |
| Keywords in different language: | sentiment analysis;machine learning;feature selection;mutual information;information gain;chi square;odds ratio;relevancy score;naive Bayes;maximum entropy;SVM;confusion matrix;imbalanced dataset |
| Abstract: | Tato práce prozkoumává možnosti použití algoritmu strojového učení pro analýzu sentimentu v českém jazyce. Prozkoumávané techniky jsou testovány na datech získaných ze serveru heureka.cz. Kromě použití tří základních algoritmu strojového učení (Naive Bayes, Maximum Entropy a SVM), je představeno a implementováno pět metod selekce příznaků (Mutual information, Information gain, Chi square, Odds ratio a Relevancy score). V rámci několika navržených experimentů je prozkoumán vliv těchto algoritmů na úspěšnost klasifikace algoritmu strojového učení. |
| Abstract in different language: | In this work we analyse usage of machine learning algorithms for sentiment analysis in Czech language. We evaluate relevant techniques on dataset extracted from Czech server heureka.cz. Three basic machine learning algorithms (Naive Bayes, Maximum Entropy and SVM) and five implementations of feature selection algorithm (Mutual information, Information gain, Chi square, Odds ratio and Relevancy score) are tested in this work. In several experiments we evaluate influence of these algorithms on performance of machine learning classifiers. |
| Rights: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Appears in Collections: | Diplomové práce / Theses (KIV) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| diploma-thesis.pdf | Plný text práce | 704,99 kB | Adobe PDF | View/Open |
| A11N0121Pposudek-ved.pdf | Posudek vedoucího práce | 351,87 kB | Adobe PDF | View/Open |
| A11N0121Pposudek-op.pdf | Posudek oponenta práce | 265,45 kB | Adobe PDF | View/Open |
| A11N0121Pprubeh.pdf | Průběh obhajoby práce | 203,3 kB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/7621Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.