prikaz prve stranice dokumenta Analiza sentimenta u recenzijama proizvoda
Rad nije dostupan
završni rad
Analiza sentimenta u recenzijama proizvoda
2019. urn:nbn:hr:168:281357
Palić, Niko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Palić, N. (2019). Analiza sentimenta u recenzijama proizvoda (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:281357

Palić, Niko. "Analiza sentimenta u recenzijama proizvoda." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:281357

Palić, Niko. "Analiza sentimenta u recenzijama proizvoda." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:281357

Palić, N. (2019). 'Analiza sentimenta u recenzijama proizvoda', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 12.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:281357

Palić N. Analiza sentimenta u recenzijama proizvoda [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 12.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:281357

N. Palić, "Analiza sentimenta u recenzijama proizvoda", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:281357

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:281357
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAnaliza sentimenta u recenzijama proizvoda
Naslov (engleski)Product Review Sentiment Analysis
AutorNiko Palić
MentorJan Šnajder (mentor)
Član povjerenstvaJan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDomagoj Alagić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaZoran Medić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Cilj ovog rada bio je izgraditi model strojnog učenja koji može što preciznije moguće predvidjeti broj zvjezdica (rejting) neke recenzije proizvoda, koriste ́ci tekst recenzije. Recenzije su dane u Amazonovom skupu podataka. Svaka recenzija ima tijelo, naslov i broj zvjezdica. Pripremanje skupa podataka uključivalo je tokenizaciju, micanje beskorisnih riječi i reduciranje riječi u korijen. Korišteni modeli su Gaussov naivni Bayesov klasifikator i sekvencijalna neuronska mreža. Trenirani su na različitim kombinacijama značajki (Word2Vec, mjera polarnosti, mjera subjektivnosti, brojač posebnih znakova i brojač riječi napisanih velikim slovima). Iz rezultata testiranja modela na prije neviđenim podacima, može se zaključiti da neuronske mreže djeluju bolje na ovakvom problemu. Kombiniranje svih značajki dalo je otprilike jednaku preciznost kao i korištenje samog Word2Vec-a. Najbolja mjera preciznosti i R2 mjera bile su umjerene, ali daleko veće od mjera osnovnog modela.
Sažetak (engleski)
The task for this thesis was to build machine learning models to, as accurately as possible, predict star ratings of product reviews, by using only text of those reviews. The reviews are supplied in Amazon's product review dataset. Each review consisted of a title, body and accompanying star rating. Preprocessing of the dataset included tokenization, removing of stopwords and stemming. The models used were the gaussian naive Bayes classifier and the sequential neural network. They were trained of different combination of features (Word2Vec, polarity score, subjectivity score, special sign counter, and uppercased words counter). From the results of testing the models on unseen data, it can be concluded that neural networks work better for this task. Combining all the features gave approximately the same accuracy as only using Word2Vec. The best classification accuracy and R2 score achieved were modest, but greater than those of the baseline model.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:281357
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 20:54:36