| Title: | Automatické rozpoznávání (analýza) sentimetu |
| Other Titles: | Automatic Sentiment Recognition (Analysis) |
| Authors: | Koktan, Michal |
| Advisor: | Král, Pavel |
| Referee: | Kodera, Jan |
| Issue Date: | 2012 |
| Publisher: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Document type: | diplomová práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/3050 |
| Keywords: | sentiment;sentimentální analýza;naive Bayes;maximální entropie;support vector machine;úspěšnost klasifikace;chybovost klasifikace |
| Keywords in different language: | sentiment;sentiment analysis;naive Bayes;maximum entropy;support vector machine;accuracy;errorrate |
| Abstract: | Tato práce se zaměřuje na automatickou analýzu sentimentu. Byla zadána pro potřeby České tiskové kanceláře, která poskytla data z jejich databáze pro experimenty. Hlavním cílem práce je automatická klasifikace článků do tříd sentimentu (pozitivní, negativní, neutrální). Další možností je paralelní zpracování. Používají se 3 klasifikátory (Naivní Bayesův, Maximální entropie a SVM). Nejlepším samostatným klasifikátorem byl zjištěn klasifikátor SVM s úspěšností klasifikace 72% a s použitím paralelního klasifikování byla úspěšnost 73%. |
| Abstract in different language: | This work deals with automatic sentiment analysis. It has been developed for needs of Czech News Agency (CTK) and the data are provided from the ČTK database. The main goal of this work is to automatically classify articles to a class of sentiment (positive, negative or neutral). The sentiment analysis is viewed as a special case of the document classi cation task. We take into account the possibilities of the parallel processing. Three main classi ers are (Naive Bayes, Maximum Entropy and Support Vector Machine). The obtained accuracies are evaluated and compared. The best recognition score is 72% and are given by the SVM classi er. This result is very promising for the future real case of the ČTK. |
| Rights: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Appears in Collections: | Diplomové práce / Theses (KIV) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Koktan-DP-A10N0033P.pdf | Plný text práce | 3,6 MB | Adobe PDF | View/Open |
| A10N0033Pposudek-ved.pdf | Posudek vedoucího práce | 546,28 kB | Adobe PDF | View/Open |
| A10N0033Pposudek-op.pdf | Posudek oponenta práce | 729,79 kB | Adobe PDF | View/Open |
| A10N0033Pobhajoba.pdf | Průběh obhajoby práce | 177,65 kB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/3050Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.