Analiza sentimenta u recenzijama proizvoda : završni rad - Palić, Niko (N. Palić, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Cilj ovog rada bio je izgraditi model strojnog učenja koji može što preciznije moguće predvidjeti broj zvjezdica (rejting) neke recenzije proizvoda, koriste ́ci tekst recenzije. Recenzije su dane u Amazonovom skupu podataka. Svaka recenzija ima tijelo, naslov i broj zvjezdica. Pripremanje skupa podataka uključivalo je tokenizaciju, micanje beskorisnih riječi i reduciranje riječi u korijen. Korišteni modeli su Gaussov naivni Bayesov klasifikator i sekvencijalna neuronska mreža. Trenirani su na različitim kombinacijama značajki (Word2Vec, mjera polarnosti, mjera subjektivnosti, brojač posebnih znakova i brojač riječi napisanih velikim slovima). Iz rezultata testiranja modela na prije neviđenim podacima, može se zaključiti da neuronske mreže djeluju bolje na ovakvom problemu. Kombiniranje svih značajki dalo je otprilike jednaku preciznost kao i korištenje samog Word2Vec-a. Najbolja mjera preciznosti i R2 mjera bile su umjerene, ali daleko veće od mjera osnovnog modela.