Postupci prilagodbe domeni za analizu sentimenta u tekstu : diplomski rad - Paradžik, Matej (M. Paradžik, 2017)
Sažetak na hrvatskom: Uobičajeni pristup izgradnji sustava za analizu sentimenta temelji se na klasifikaciji sentimenta korištenjem algoritama nadziranog strojnog učenja. Da bi takav sustav radio dobro, dokumenti, čiji sentiment će naučeni klasifikator predviđati, trebali bi biti iz iste domene kao i dokumenti na kojima je klasifikator učen. Umjesto skupog označavanja dokumenata za svaku novu domenu, moguće je iskoristiti postojeće označene dokumente iz neke druge domene i primijeniti neki postupak prilagodbe domeni. U ovom radu proučeni su postupci prilagodbe domeni temeljeni na dodjeljivanju težina (engl. instance weighting) i postupci temeljeni na promjeni prostora značajki (engl. change of representation). Proučeni postupci iskorišteni su za prilagodbu domene pri učenju klasifikatora sentimenta temeljenog na stroju potpornih vektora. Postupci prilagodbe domene eksperimentalno su vrednovani pri izgradnji klasifikatora sentimenta za hrvatski i engleski jezik. Kao najbolji postupak za prilagodbu domene pokazala se primjena marginaliziranih odšumljavajućih naslaganih autoenkodera (engl. marginalized denoising stacked autoencoders).