Završni radovi | FER Repository

: Analiza satelitskih snimaka za procjenu šumarskih parametara; Martin Čukić
Implementacijom U-Net arhitekture duboke neuronske mreže istražene su metode za segmentaciju satelitskih snimaka šumskog podrucja. Pripremljen je odgovarajući skup ulaznih podataka i provedene su razne modifikacije neuronske mreže. Analizirani su rezultati evaluacije uspješnosti semantičke segmentacije.

: Analiza semantike poruke i otkrivanje lokacije; Tin Kovačević
Analiza semantike poruke predstavlja izvlačenje korisničkih informacija iz poruke, točnije zahtjeva računalno procesiranje ljudskog jezika (NLP). Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) je glavni korak u izvlačenju informacija. NER modeli koji se danas koriste funkcioniraju na principu stohastičkog odlučivanja, te zahtijevaju prethodno treniranje, odnosno učenje na tekstualnim korpusima riješenih primjera kako bi se stvorila i mogla ispravno primijeniti pravila za prepoznavanje i...

: Analiza sentimenta; Marko Čuljak
Analiza sentimenta zadatak je obrade prirodnog jezika čiji je cilj stvoriti automatizirani sustav koji je stanju odrediti sentiment tekstova pisanih prirodnim jezikom. U ovom radu provedena je analiza sentimenta na skupu tweetova pisanih hrvatskim jezikom. Za svaki je tweet u podatkovnom skupu ručno označen njegov sentiment. Tweetovi su najprije pretprocesirani. Pretprocesiranjem je iz tweetova uklonjen šum te su nakon toga oni tokenizirani i lematizirani. Zatim je provedena...

: Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija ugostiteljskih objekata; Roman Kerčmar
Analiza sentimenta iz korisničkih recenzija teži predvidjeti korisničku ocjenu isključivo na temelju teksta. Ispitane su dvije arhitekture neuronskih mreža, Konvolucijske i dvosmjerne povratne mreže. Učene su kao regresijski i kao klasifikacijski modeli. Dvosmjerne povratne mreže u kombinaciji s LSTM ćelijom pokazale su se najbolje i prema Pearsonovom koeficijentu korelacije (0.842) i prema točnosti (0.65).

: Analiza sentimenta na Twitteru prije i poslije američkih izbora 2020; Karla Topić
Analiza sentimenta na Twitteru prije i poslije američkih izbora 2020 Cilj ovog istraživanja je analizirati sentiment prije i poslije (točnije tijekom) predsjedničkih izbora SAD-a 2020. godine i otkriti kako se taj sentiment mijenjao. Cilj nam je analizirati emocionalni sadržaj otprilike milijun tweet-ova koji sadrže #trump, #donaldtrump, #biden i #joebiden koristeći NRC VAD leksikon, NRC leksikon i VADER leksikon za analizu sentimenta. Nakon toga, usredočili smo se na riječi koje...

: Analiza sentimenta novinskih članaka; Ana Barić
Cilj ovog rada bio je razvoj modela za strojnu evaluaciju sentimenta u novinskim člancima. Tip sentimenta koji se izučavao bio je ciljani sentiment, odnosno sentiment prema ciljnom entitetu na razini rečenice. U sklopu razvoja modela za analizu sentimenta u ovom radu označen skup od 1636 podataka koji su bili korišteni za treniranje i evaluaciju modela. Za razvoj modela koristili su se pristupi iz domene dubokog učenja. Implementacija ovog rada obuhvaća razvoj cjevovoda za...

: Analiza sentimenta u glazbenim tekstovima; Antonijo Marijić
Analiza sentimenta stihova važan je dio glazbenih sustava za preporučivanje jer se koristi za klasifikaciju pjesama. No, pronalaženje točnih klasifikatora je izuzetno zahtjevno zbog nedostatka sveobuhvatnih skupova podataka. Na temelju velikog skupa tekstova pjesama, ovaj završni rad istražuje postupke automatske obrade skupa podataka i analize sentimenta na temelju afektivnih leksikona. Rezultati naznačuju kakve se afektivne dimenzije mogu prepoznati te kako se mogu interpretirati.

: Analiza sentimenta u komunikaciji na Twitchu; Leonardo Čuljak
Video igre su tradicionalno uvijek bile društvene, gdje arkade pružaju mogućnost javne igre, a konzole mogućnost zajedničkog igranja kod kuće. Gledatelji nisu ograničeni na pasivno gledanje jer mogu izravno uživo komunicirati s igračem. Danas Twitch.tv dominira u gotovo svim zemljama u prijenosu video igara uživo. U takvim igrama dominiraju, tzv. streameri - visoko kvalificirani igrači koji minimalno komuniciraju pa je cilj ovog završnog rada proučiti zajedničke komunikacijske...

: Analiza sentimenta u muzičkim žanrovima; Luka Čagalj
Analiza sentimenta ostvarena je na više načina. Različite reprezentacije teksta poput TF-IDF reprezentacije, reprezentacije dobivene primjenom rangirajuće funkcije BM25 i GloVe modela za učenje vektorskih reprezentacija riječi, koristile su se za učenje modela. U izradi sustava koristili su se modeli: logistička regresija, stroj potpornih vektora i LSTM povratna neuronska mreža. Za problem binarne klasifikacije sentimenta dobivena je točnost 78\%, dok je za višeklasni problem...

: Analiza sentimenta u novinskim naslovima korištenjem velikih jezičnih modela; Jana Juroš
U domeni obrade prirodnog jezika, analiza sentimenta izdvaja se kao tradicionalan, ali izazovan zadatak, obilježen subjektivnošću, zahtjevima za specifičnim znanjem domene te širokom i nejasnom definicijom sentimenta koja varira ovisno o zadatku. Usmjerena analiza sentimenta donosi dodatne izazove, uključujući sklonost pristranosti vezanoj za pojedine entitete i utjecaj općeg sentimenta na usmjerene evaluacije. Ovaj rad bavi se detekcijom usmjerenog sentimenta u kontekstu velikih...

: Analiza sentimenta u porukama predsjednika Trumpa na Twitteru; Mihael Kampić
Svrha ove teze je istražiti učinke tweetova Donalda Trumpa i osjećaje poruka koje on šalje. Koristeći veliku količinu njegovih tweetova, isključujući retweetove, ova teza provodi analizu raspoloženja primjenom leksikonskog pristupa kako bi se tweetovi razvrstali u tri skupine prema njihovoj ocjeni osjećaja: pozitivni, negativni i neutralni tweetovi. Na temelju rezultata ovog istraživanja može se zaključiti da su kognitivni aspekti Trumpovih tweetova u korelaciji s agendom koju...

: Analiza sentimenta u recenzijama filmova uz pomoć neuroevolucije; Danijel Barišić
Korišten je IMDB skup podataka za analizu sentimenta. Izgrađena je LSTM neuronska mreža pomoću koje se vrši evaluacija pojedinih potencijalnih rješenja. Evolucijski algoritam uzdržava i evoluira populaciju potencijalnih rješenja. Rješenja se evoluiraju pomoću prirodom inspiriranih procesa kao što su selekcija, mutacija, križanje i fitness tj. funkcija dobrote jedinki u populaciji.

Pages