|
|
|
|
| LEADER |
02549na a2200241 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 005 |
20160516012014.0 |
| 008 |
160221s2014 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid1359
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Biđin, Siniša
|9 34942
|
| 245 |
|
|
|a Primjena modela dubokog učenja na analizu sentimenta izraza hrvatskoga jezika :
|b diplomski rad /
|c Siniša Biđin ; [mentor Jan Šnajder].
|
| 246 |
1 |
|
|a Using Deep Learning for Sentiment Analysis of Expressions in Croatian Language
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b S. Biđin,
|c 2014.
|
| 300 |
|
|
|a 51 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2014-06-30, datum završetka: 2014-07-07
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Uobičajeni postupci analize sentimenta temelje se na rječniku apriornog sentimenta. Problem predstavlja modeliranje sentimenta višerječnih izraza poput ``poprilično dobar'' ili ``nimalo loš'', ali i većih jezičnih jedinica. Opisan je i implementiran postupak učenja reprezentacija riječi prema metodi Colloberta i dr.~(2011) te postupak analize sentimenta višerječnih izraza hrvatskoga jezika modelom zasnovanom na rekurzivnoj neuronskoj mreži prema radu Sochera i dr.~(2012). Navedeni su rezultati učenja reprezentacija
riječi na temelju dva različita korpusa i rezultati evaluacije modela za analizu sentimenta nad tri različita skupa za učenje.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Methods of sentiment analysis are usually based upon a sentiment-labeled lexicon. Problems arise when trying to model the sentiment of multi-word phrases such as ``pretty good'' or ``not bad'', but also of entire sentences. A word-representation training method based on Collobert et al.~(2011) is defined and implemented, as is a method for sentiment analysis of multi-word phrases written in Croatian using a model based on recursive neural networks according to Socher et al.~(2012). We state the results of word-representation training on two different corpora and the results of evaluating the sentiment analysis model on three different training sets.
|
| 653 |
|
1 |
|a obrada prirodnog jezika
|a duboko učenje
|a učenje reprezentacija riječi
|a analiza sentimenta
|a hrvatski jezik
|
| 653 |
|
1 |
|a natural language processing
|a deep learning
|a word representation pretraining
|a sentiment analysis
|a Croatian language
|
| 700 |
1 |
|
|a Šnajder, Jan
|4 ths
|9 19016
|
| 942 |
|
|
|2 udc
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 45304
|d 45304
|