Primjena modela dubokog učenja za analizu sentimenta : završni rad - Gavranović, Bruno (B. Gavranović, 2016)
Sažetak na hrvatskom: Uzevši u obzir eksponencijalni rast dostupnih podataka generiranih u cijelom svijetu, postoji rastući interes za stvaranje modela sposobnih za analizu podataka koji imaju semantički nepoznat kontekst. Ovaj rad se fokusira na istraživanje i analizu teorijske osnove koja stoji iza modela zvanih povratne neuronske mreže (engl. recurrent neural networks, RNN) kroz konkretnu implementaciju na problemu semantičke analize. Poseban slučaj povratnih neuronskih mreža,mreže s dugotrajnim kratkoročnim pamćenjem(engl. Long short-term memory networks, LSTM) su implementirane na problemu klasifikacije sentimenata na skupu podataka recenzija filmova. Testirane su i uspoređene mnogobrojne arhitekture i konfiguracije hiperparametara spomenutih neuronskih mreža. Značajano poboljšanje performansi je primjećeno s dubokim višeslojnim LSTM mrežama, u za razliku od rezultata dobivenih s plitkim mrežama.