Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorSteinberger Josef, Doc. Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorHourová, Barbora
dc.contributor.refereeHercig Tomáš, Ing.
dc.date.accepted2017-6-19
dc.date.accessioned2018-01-15T15:02:18Z-
dc.date.available2016-11-4
dc.date.available2018-01-15T15:02:18Z-
dc.date.issued2017
dc.date.submitted2017-5-12
dc.identifier72485
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/27162
dc.description.abstractTato práce se zabývá automatickou detekcí argumentace, konkrétněji detekcí postoje (angl. stance). Zde to znamená, že máme dva výroky, a snažíme se určit, jestli spolu souhlasí, nebo jsou v rozporu. Jeden výrok je vždy téma, druhý je komentář k tomuto tématu. Argumentaci detekujeme pomocí strojového učení s učitelem. V práci je navržena metoda, která za pomoci příznaků (angl. Features) klasifikuje jednotlivé komentáře. Příznaky jsou vektorová reprezentace komentáře. Každý komentář je reprezentován pouze nějakou svou vlastností, například prvním slovem. Klasifikuje se do tří tříd: PRO, PROTI a NIC (není pro ani proti). Metoda se testuje na datovém korpusu, ve kterém byly ručně anotovány jednotlivé třídy. Komentáře byly stažené ze zpravodajského serveru, z diskuzí ke článkům.cs
dc.format58 s., 3. s. Přílohcs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectdetekce postojecs
dc.subjectdetekce argumentacecs
dc.subjectstrojové učení s učitelemcs
dc.subjectonline diskuzecs
dc.titleAutomatická detekce argumentacecs
dc.title.alternativeAutomatic detection of argumentationen
dc.typediplomová prácecs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThis thesis deals with automatic detection of argumentation, or specifically stance. In this case it means, that we have two statements and we try to determine, whether the statements agree or conflict with each other. One statement is always a theme and the second one is commentary to that theme. Argumentation is detected by supervised machine learning. This thesis propose a method, which classifies the commentaries with use of features. Feature is a vector representation of the commentary. Each commentary is represented by its atrribute, e.g. first word. We classify the comments to three classes: FAVOR, AGAINST and NONE (neither in favor or against). The method is tested on data corpus, where each commentary was annotated manually. The commentaries were downloaded from czech news server, from article discussions.en
dc.subject.translatedstance detectionen
dc.subject.translateddetection of argumentationen
dc.subject.translatedopinion miningen
dc.subject.translatedsupervised machine learningen
dc.subject.translatedonline discussionsen
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Barbora Hourova - ZCU - Diplomova prace.pdfPlný text práce579 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A14N0008Khodnoceni-ved.PDFPosudek vedoucího práce361,55 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A14N0008Kposudek-op.PDFPosudek oponenta práce450,7 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A14N0008Kobhajoba.PDFPrůběh obhajoby práce206,34 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/27162

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra informatiky a výpočetní techniky / Department of Computer Science and Engineering
  5. Diplomové práce / Theses (KIV)