Diplomová práce
Získaná ocenění: Cena děkana FI za vynikající závěrečnou práci

Analýza sentimentu v nestrukturovaných datech

Sentiment analysis of unstructured data

Bc. Šimon Demočko, učo 374131
Anotace

Táto práca prezentuje návrh, implementáciu a výskum sentiment analýzy v českom a anglickom jazyku. V praktickej časti implementuje nástroj na analýzu sentimentu, ktorá sa učí rozpoznávať sentiment v texte. Taktiež implementuje perzistenciu neštruktúrovaných dát s použitím NoSQL databáze. Tieto dáta sú následne analyzované spomínaným nástrojom. V textovej časti detailne popisuje ako boli moduly zaoberajúce …více

Abstract

This paper presents the design, implementation and research of sentiment analysis in Czech and English language. In the practical part it implements a sentiment analysis tool that learns to recognize sentiment in texts. It also implements persistence for unstructured data using a NoSQL database. These data are analyzed by the tool. In the text part it thoroughly describes how modules that deal with …více

Klíčová slova
Sentiment analysis unstructured data text classification Czech language feature selection NoSQL
Zadání práce
Introduce the subject of sentiment analysis and existing solutions briefly. Design and implement own solution to be used in a modular system for content analysis of unstructured data. Create library modules for generating sentiment vectors using source texts and another library to use existing generated sentiment bases to annotate new text with sentiment values. Design a good data structure, flexible enough to support various data analyses, including the sentiment analyzed data, generated bases and their source texts, data to be evaluated will be aptly stored. Used algorithm for generating sentiment base will be able to calculate its own approximate accurracy and make changes to the base accordingly to generate better results.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
12. 6. 2016 13:36, RNDr. Jaroslav Ráček, Ph.D., učo 3444
Plný text práce
12,4 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
30. 6. 2016
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Jaroslav Ráček, Ph.D., učo 3444
KPSK FI MU

Oponent

Mgr. Dalibor Toth
abs FI MU

Literatura

  • DE GROOT, Roy. Data mining for tweet sentiment classification : twitter sentiment analysis. Saarbrücken: LAP Lambert Academic, 2012, iii, 94. ISBN 9783659295171.
  • DANNEMAN, Nathan a Richard HEIMANN. Social media mining with R : deploy cutting-edge sentiment analysis techniques to real-world social media data using R. 1st ed. Birmingham: Packt Publishing, 2014, 107 s. ISBN 9781783281770.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Aplikovaná informatika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.