|
|
|
|
| LEADER |
02464na a2200241 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 005 |
20160516012012.0 |
| 008 |
160221s2014 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid1155
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Paradžik, Matej
|9 35673
|
| 245 |
|
|
|a Postupak za polunadziranu akviziciju leksikona sentimenta :
|b završni rad /
|c Matej Paradžik ; [mentor Jan Šnajder].
|
| 246 |
1 |
|
|a Semisupervised Acquisition of Sentiment Polarity Lexicon
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b M. Paradžik,
|c 2014.
|
| 300 |
|
|
|a 27 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b preddiplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2014-06-13, datum završetka: 2014-07-14
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: U ovom radu opisani su postupci automatske izgradnje sentimenta iz literature te je na temelju njih opisan i implementiran postupak akvizicije leksikona sentimenta na temelju tekstne zbirke
Postupak se temelji na polunadziranom učenju nad grafom i radi nad tekstnom zbirkom te je zbog toga primjenjiv na jezike za koje ne postoje izgrađeni jezični resursi poput rječnika.
Za određivanje sličnosti između riječi koriste se tri mjere: supojavljivanje, uzajamna zajednička informacija i latentna semantička analiza. Za učenje se koriste dva algoritma: propagacija labela i PageRank. Vrednovanjem je utvrđeno da postupak nije dovoljno dobar da bi se njime izgradio dobar leksikon sentimenta.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Firstly, we describe related methods of automatic sentiment lexicon acquisition. Based on these methods, we implement and evaluate corpus-based sentiment lexicon acquisition approach. The approach is based on semisupervised graph-based algorithms, which makes this approach suitable for languages lacking prebuilt lexical resources. For similarity measures we use raw co-occurrence, pointwise mutual information and latent semantic analysis. PageRank and label propagation are the two used algorithms for semisupervised graph-based learning. The approach is shown to have not so good results, so it would be inadvisable to use it for acquisition of sentiment lexicon.
|
| 653 |
|
1 |
|a analiza sentimenta, polunadzirano učenje, leksikon sentimenta
|
| 653 |
|
1 |
|a sentiment analysis, semisupervised learning, sentiment lexicon
|
| 700 |
1 |
|
|a Šnajder, Jan
|4 ths
|9 19016
|
| 942 |
|
|
|c Z
|2 udc
|
| 999 |
|
|
|c 45240
|d 45240
|