prikaz prve stranice dokumenta Korištenje Pythona u analizi sentimenta
  Preuzmi
PDF 1.2 MB
završni rad
Korištenje Pythona u analizi sentimenta
2022. urn:nbn:hr:131:524660
Tokić, Anamaria
Sveučilište u Zagrebu
Filozofski fakultet
Odsjek za informacijske i komunikacijske znanosti

Citirajte ovaj rad

Tokić, A. (2022). Korištenje Pythona u analizi sentimenta (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:524660

Tokić, Anamaria. "Korištenje Pythona u analizi sentimenta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:524660

Tokić, Anamaria. "Korištenje Pythona u analizi sentimenta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:524660

Tokić, A. (2022). 'Korištenje Pythona u analizi sentimenta', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, citirano: 08.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:524660

Tokić A. Korištenje Pythona u analizi sentimenta [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet; 2022 [pristupljeno 08.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:524660

A. Tokić, "Korištenje Pythona u analizi sentimenta", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:524660

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:524660
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovKorištenje Pythona u analizi sentimenta
Naslov (engleski)Using Python for sentiment analysis
AutorAnamaria Tokić
MentorTomislava Lauc (mentor)
Član povjerenstvaTomislava Lauc (član povjerenstva)
Član povjerenstvaVjera Lopina (član povjerenstva)
Član povjerenstvaSanja Kišiček (predsjednik povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Filozofski fakultet
(Odsjek za informacijske i komunikacijske znanosti)
Zagreb
Datum i država obrane2022-09-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Informacijske i komunikacijske znanosti
Sažetak
Mišljenja, naša vlastita, ali i ona drugih ljudi, uvelike utječu na naše ponašanje i donošenje odluka. Želimo li, na primjer, kupiti novi proizvod prvo ćemo posegnuti za osvrtima, tj. mišljenjima drugih ljudi o njemu. Analiza sentimenta ili dubinsko pretraživanje mišljenja se odnosi na računalnu obradu prirodnog jezika kojom se analiziraju stavovi i mišljenja pojedinaca o nekom proizvodu, temi, usluzi i slično. Ovaj će se završni rad baviti primjenom programskog jezika Python u analizi sentimenta. Posebno će se koristiti biblioteke Pandas, NLTK i Scikit-learn te njihove metode i funkcije. Također, bit će prikazani klasifikatori, s posebnim osvrtom na Naivni Bayesov klasifikator te logističku regresiju. Korpus koji će biti korišten u primjerima je korpus osvrta s Amazona koji je preuzet s poveznice: https://www.coursera.org/learn/python-text-mining/resources/d9pwm
Sažetak (engleski)
Opinions, our own and those of other people, influence our behavior and decision-making. If, for example, we want to buy a new product, we will first look for reviews, i.e. other people's opinion about it. Sentiment analysis or opinion mining refers to computer processing of natural language, which analyzes the attitudes and opinions of individuals about e.g. a product, topic or a service. This paper will deal with the application of the Python programming language in sentiment analysis. In particular with Pandas, NLTK and Scikit-learn libraries and their methods and function. Also, classifiers will be presented, with a special focus on the Naive Bayes classifier and logistic regression. The corpus that will be used in the examples is the review corpus from Amazon downloaded from the links: https://www.coursera.org/learn/python-text-mining/resources/d9pwm
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:131:524660
Studijski programNaziv: Informacijske znanosti
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informacijskih znanosti (univ. bacc. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2022-09-15 09:01:14