Primjena stroja s potpornim vektorima za analizu sentimenta korisničkih recenzija

undergraduate thesis

• Title (english): Application of Support Vector Machine for Users' Reviews Sentiment Analysis
• Author: Dominik Stanojević
• Mentor: Marko Čupić (mentor)
• Committee member: Marko Čupić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Bojana Dalbelo-Bašić (član povjerenstva)
• Committee member: Karlo Knežević (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2017-07-10, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Stroj s potpornim vektorima (engl. Support Vector Machine, SVM) vrlo je općenit postupak koji omogućava rješavanje klasifikacijskih problema te problema funkcijske regresije. Isti je u praksi primjenjivan na niz praktičnih problema. U okviru završnog rada proučen je i opisan stroj s potpornim vektorima. Također, ostvarena je njegova programska implementacija kao i implementacija prikladnog postupka učenja istoga. Proučena je primjena stroja s potpornim vektorima na rješavanje problema analize sentimenta
korisničkih recenzija te je ispitan rad algoritma na korisničkim recenzijama filmova. Rezultati dobiveni klasifikacijom recenzija su prikazani i analizirani.

Abstract (english)

Support vector machines (SVM) are supervised learning models which can solve regression and classification problems. This thesis describes and analyses the support vector machine model. Moreover, dual coordinate descent, an optimization algorithm for solving linear SVM is implemented.
In the second part of the thesis, a brief introduction to sentiment analysis is given. In the last part of the thesis, film reviews are classified using linear support vector machine and the results are interpreted.

• Keywords: stroj s potpornim vektorima; analiza sentimenta; klasifikacija; SVM; strojno učenje; regresija; dualni koordinatni spust
• Keywords (english): Support Vector Machine; SVM; Sentiment Analysis; Classification; Regression; Machine Learning; Dual Coordinate Descent
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:730477
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2019-03-14 00:57:25