prikaz prve stranice dokumenta Uporaba transformer modela u analizi sentimenata tekstualnih sekvenci na hrvatskom jeziku
Rad nije dostupan
diplomski rad
Uporaba transformer modela u analizi sentimenata tekstualnih sekvenci na hrvatskom jeziku
2022. urn:nbn:hr:168:898215
Gracin, Franko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Gracin, F. (2022). Uporaba transformer modela u analizi sentimenata tekstualnih sekvenci na hrvatskom jeziku (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:898215

Gracin, Franko. "Uporaba transformer modela u analizi sentimenata tekstualnih sekvenci na hrvatskom jeziku." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:898215

Gracin, Franko. "Uporaba transformer modela u analizi sentimenata tekstualnih sekvenci na hrvatskom jeziku." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:898215

Gracin, F. (2022). 'Uporaba transformer modela u analizi sentimenata tekstualnih sekvenci na hrvatskom jeziku', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 11.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:898215

Gracin F. Uporaba transformer modela u analizi sentimenata tekstualnih sekvenci na hrvatskom jeziku [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 11.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:898215

F. Gracin, "Uporaba transformer modela u analizi sentimenata tekstualnih sekvenci na hrvatskom jeziku", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:898215

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:898215
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovUporaba transformer modela u analizi sentimenata tekstualnih sekvenci na hrvatskom jeziku
Naslov (engleski)Use of transformer models in the analysis of sentiments of textual sequences in the Croatian language
AutorFranko Gracin
MentorMarko Horvat (mentor)
Član povjerenstvaMarko Horvat (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarina Bagić Babac (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-09-19, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Zbog trenutne aktualnosti teme COVID-19 pandemije u ovom radu koristi se predtrenirani trojezični CrosloEngual model za analizu promjene sentiment na hrvatskom podatkovnom podskup prikupljenom prije početka COVID-19 pandemije i te podskupu kreiran neposredno nakon početka pandemije. Pošto navedeni skup podataka je neoznačen prvotno se model fino podešava na sličnom skupu slovenskih i hrvatskih novinskih članaka te se zatim klasificira i analizira sentiment prikupljenog COVID-19 skupa podataka. Završna analiza upućuje na moguća ne podudaranje skupova podataka za treniranje i COVID-19 skupa podataka zbog velikih ne uravnoteženosti između distribucija klasa predviđenog sentimenta na COVID-19 skupu podataka.
Sažetak (engleski)
Due to the current popularity of the COVID-19 pandemic, this paper uses a pre-trained trilingual CrosloEngual model to analyze sentiment change in the Croatian data subset collected before the COVID-19 pandemic and the subset created immediately after the pandemic. Since the mentioned dataset is unmarked, the model is initially fine-tuned on a similar set of Slovenian and Croatian news articles, and then the sentiment of the collected COVID-19 data set is classified and analyzed. The final analysis suggests a possible mismatch of the training datasets and the COVID-19 dataset due to large imbalances between class distributions on predicted sentiment of the COVID-19 dataset.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:898215
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 08:50:29