Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorJežek Karel, Prof. Ing. CSc.
dc.contributor.authorVeverka, Michal
dc.contributor.refereeKonopík Miloslav, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2018-6-18
dc.date.accessioned2019-03-15T10:14:27Z-
dc.date.available2017-9-1
dc.date.available2019-03-15T10:14:27Z-
dc.date.issued2018
dc.date.submitted2018-5-17
dc.identifier74801
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/31804
dc.description.abstractS rozvojem obchodování po internetu se v posledních letech dostal do popředí nový typ automatické sumarizace. Kontrastní názorová sumarizace se zaměřuje především na recenzní texty a jejím cílem je z těchto textů vytvořit dva souhrny, pozitivní a negativní, které by zachycovaly rozdíly v cítění recenzentů za účelem lepší informovanosti zákazníků o kvalitě produktu. V této práci jsem navrhl extraktivní způsob kontrastní názorové sumarizace založený na známých způsobech výběru vět metodou Latentní sémantické analýzy (LSA) a také jsem navrhl nový způsob výběru vět specializovaný na tento konkrétní problém sumarizace. Všechny navržené metody jsem ověřil na ručně vytvořených souhrnech českých recenzních textů metrikou ROUGE.cs
dc.format63 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezenícs
dc.subjectkontrastní názorová sumarizacecs
dc.subjectlatentní sémantická analýzacs
dc.subjectrecenzní textycs
dc.subjectsentimentcs
dc.subjectpodobnostcs
dc.subjectrougecs
dc.titleSumarizace rozdílů v recenzních textechcs
dc.title.alternativeSummarization of differences in review textsen
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.description.abstract-translatedThe evolution of e-commerce brought with it a new type of automatic summarization. Contrastive opinion summarization is mainly used on product review texts. Its aim is the creation of two summaries, positive and negative, which capture the differences in the sentiment of reviewers for the purpose of better informativeness about the quality of the product in question. I designed an extractive approach for contrastive opinion summarization based on known methods of sentence selection via the Latent Semantic Analysis (LSA). I also created a new method of sentence selection using LSA which is specialized for this type of summarization. I evaluated these methods on manualy created summaries of czech review texts using the ROUGE metric.en
dc.subject.translatedcontrastive opinion summarizationen
dc.subject.translatedlatent semantic analysisen
dc.subject.translatedreview textsen
dc.subject.translatedsentimenten
dc.subject.translatedsimilarityen
dc.subject.translatedrougeen
Appears in Collections:Diplomové práce / Theses (KIV)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
mveverka_diplomova_prace.pdfPlný text práce823,37 kBAdobe PDFView/Open
A16N0064Pposudek-op.PDFPosudek oponenta práce674,12 kBAdobe PDFView/Open
A16N0064Phodnoceni-ved.PDFPosudek vedoucího práce434,15 kBAdobe PDFView/Open
A16N0064Pobhajoba.PDFPrůběh obhajoby práce201,35 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/31804

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.