| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:HIBRIDNI PRISTOP ZA ZAZNAVO ELEMENTOV SUBJEKTIVNOSTI V BESEDILNIH TOKOVIH
Avtorji:ID Verlič, Mateja (Avtor)
ID Kokol, Peter (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Zorman, Milan (Komentor)
Datoteke:.pdf DR_Verlic_Mateja_2009.pdf (2,68 MB)
MD5: D79D00773A7EAE71B2C8B85943E42F2B
PID: 20.500.12556/dkum/da602b30-a33d-4a3c-b13a-a967779299d0
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Doktorska disertacija
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Analiza razpoloženja je dokaj nova veja besedilnega rudarjenja, ki je zadnji čas še posebej priljubljena zaradi ogromnega potenciala za raziskovanje javnega mnenja na najrazličnejših področjih. Za razliko od priklica informacij in računalniške lingvistike, na katerih je osnovana, se analiza razpoloženja ne osredotoča na teme v dokumentu ali na objektivne informacije (o lokaciji, času,osebah), ampak na subjektivno mnenje, ki ga pisec izraža v dokumentu. Še posebej zanimiva je za analizo besedilnih tokov, ki so besedila s posebnimi lastnostmi dostopna na spletu. Obstaja veliko možnosti uporabe, na primer spremljanje mnenj o določenem produktu ali storitvi, spremljanje javnega mnenja o političnih kandidatih med volitvami ali o družbeno-političnih dogajanjih in podobno. Pri analizi razpoloženja ne gre le za zaznavanje mnenja, ampak tudi za izločitev ustreznih značilk, na podlagi katerih se mnenje opredeli kot pozitivno (dobro) ali negativno (slabo). V doktorski disertaciji smo raziskali polavtomatsko in avtomatsko prepoznavanje elementov subjektivnosti, ki so nosilci mnenja oziroma razpoloženja, na osnovi katerih smo zgradili slovarje za nadaljnjo klasifikacijo. Predstavili smo nov hibridni pristop h klasifikaciji razpoloženja in orodje, ki ta pristop implementira. V disertaciji smo združili ideje s področja strojnega učenja, priklica informacij, računalniške lingvistike in tudi s področja psihologije.
Ključne besede:analiza razpoloženja, rudarjenje mnenja, rudarjenje po besedilih, klasifikacija, strojno učenje
Kraj izida:Maribor
Založnik:[M. Verlič]
Leto izida:2009
PID:20.500.12556/DKUM-12689 Novo okno
UDK:004.6:004.55(043.3)
COBISS.SI-ID:13698838 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:WHNX8XNA
Datum objave v DKUM:11.12.2009
Število ogledov:3203
Število prenosov:398
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Hybrid approach to detection of elements of subjectivity in text streams
Opis:Sentiment analysis or opinion mining is relatively new branch of text mining and is very popular lately especially because of the potential for mining public opinion in different areas of interest. In comparison to Information retrieval and Computational Linguistics, opinion mining is not focused on topics or objective data (location, time, people) but on subjective opinion of the document writer. Sentiment analysis is especially interesting for analyzing text streams, which are texts with special characteristics available on the web. There are many possibilities of applying sentiment analysis, for example, it can be used to track opinions on some special product or service, tracking public opinion on political candidates during election time or on some political situations. Opinion mining is not only about determining opinions, but also to extract features that can be used to determine, whether opinion was positive (good) or negative (bad). This thesis describes we researched semi-automated and automated detection of subjective elements - terms bearing opinion or sentiment and which served as a basis for lexicons to be later used in classification. New hybrid method of sentiment classification has been proposed and implemented in our tool SentimentHitchhicker. Thesis combines ideas and methods from different fields, including machine learning, information retrieval, computer linguistics and psychology.
Ključne besede:sentiment analysis, opinion mining, text mining, machine learning


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici