Text2Emo: Aplikacija za vizualizaciju emocija iz teksta

master's thesis

• Title (english): Text2Emo: Application for Visualizing Emotions from Text
• Author: Dominik Bezić
• Mentor: Marina Bagić Babac (mentor)
• Committee member: Marina Bagić Babac (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Boris Vrdoljak (član povjerenstva)
• Committee member: Marko Horvat (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2022-07-06, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Analiza osjećaja (ili prikupljanje mišljenja) pristup je metodi prirodne obrade jezika koja identificira emocije iza teksta. To je popularan način da tvrtke odrede i kategoriziraju mišljenja o proizvodu i prate emocije u povratnim informacijama i u konačnici razumiju potrebe kupaca. Ovaj pristup uključuje korištenje tehnika kao što su data-mining, strojno učenje i umjetna inteligencija s ciljem raspoznavanja emocija i subjetktivnih informacija iz teksta.
Cilj ovog diplomskog rada je razviti aplikaciju za vizualizaciju emocija iz teksta. Korisnik aplikacije može unijeti bilo koju vrstu teksta kao ulaz te će dobiti grafičku vizualizaciju raspodjele emocija u tom tekstu. Da bi se postigao ovaj cilj, potrebno je razviti, implementirati i testirati model dubokog učenja za prepoznavanje emocija.

Abstract (english)

Sentiment analysis (or opinion mining) is an approach to natural language processing (NLP) that identifies the emotions behind the text. It is a popular way for businesses to determine and categorize opinions about a product and monitor sentiment in customer feedback and ultimately understand customer needs. This approach involves the use of data mining, machine learning, and artificial intelligence to mine text for sentiment and subjective information.
The goal of this thesis is to develop an application for visualizing emotions from the text. The user of the application can enter any kind of text as input and will get a graphical visualization of the distribution of emotions in that text. To achieve this goal, a deep learning model for emotion recognition has to be developed, implemented, and tested.

• Keywords: analiza osjećaja; prirodna obrada teksta; CNN; LSTM; BERT; Flutter
• Keywords (english): sentiment analysis; natural language processing; CNN; LSTM; BERT; Flutter
• Language: english
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:412206
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-13 14:33:00