prikaz prve stranice dokumenta Aplikacija za određivanje sentimenata u tekstu korištenjem ugrađenih vektora značajki
Rad nije dostupan
završni rad
Aplikacija za određivanje sentimenata u tekstu korištenjem ugrađenih vektora značajki
2023. urn:nbn:hr:168:728903
Dobrostal, Ariana
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Dobrostal, A. (2023). Aplikacija za određivanje sentimenata u tekstu korištenjem ugrađenih vektora značajki (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:728903

Dobrostal, Ariana. "Aplikacija za određivanje sentimenata u tekstu korištenjem ugrađenih vektora značajki." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:728903

Dobrostal, Ariana. "Aplikacija za određivanje sentimenata u tekstu korištenjem ugrađenih vektora značajki." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:728903

Dobrostal, A. (2023). 'Aplikacija za određivanje sentimenata u tekstu korištenjem ugrađenih vektora značajki', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 04.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:728903

Dobrostal A. Aplikacija za određivanje sentimenata u tekstu korištenjem ugrađenih vektora značajki [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 04.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:728903

A. Dobrostal, "Aplikacija za određivanje sentimenata u tekstu korištenjem ugrađenih vektora značajki", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:728903

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:728903
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAplikacija za određivanje sentimenata u tekstu korištenjem ugrađenih vektora značajki
Naslov (engleski)Application for text sentiment analysis using embedded feature vectors
AutorAriana Dobrostal
MentorMarko Horvat (mentor)
Član povjerenstvaMarko Horvat (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Jagušt (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJuraj Dončević (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-02-10, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad koristi Word2Vec model za analizu sentimenata nad tri skupa podataka sastavljenih od objava s društvene mreže Twitter prikupljenih u razdoblju neposredno prije, tijekom i neposredno poslije prvog vala pandemije COVID-19 virusa, odnosno u intervalu od kraja 2019. godine do sredine 2020. godine. Word2Vec model je treniran podatcima iz sva tri skupa koji ne pripadaju skupu za analizu, a oznake sentimenata su dobivene pomoću VADER-a. U analizi promatramo promjene udjela pozitivnih, neutralnih i negativnih podataka, a zatim odabiremo najbolji skup podataka te nad njim izvršavamo detaljniju analiza povećavanjem intervala i broja trenutaka promatranja.
Sažetak (engleski)
This paper uses the Word2Vec model to analyze sentiments over three sets of data composed of posts from the social network Twitter collected in the period immediately before, during and immediately after the first wave of the COVID-19 virus pandemic, i.e. in the interval from the end of 2019 to the middle of 2020 . The Word2Vec model was trained with data from all three sets that do not belong to the analysis set, and the sentiment labels were obtained using VADER. In the analysis, we observe changes of the percentages of positive, neutral and negative data, then select the best set of data and perform a more detailed analysis on it by increasing the interval and number of observation moments.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:728903
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 pohrane2023-07-13 10:01:23