Klasifikacija tvrdnji i stavova na internetskim raspravama pomoću strojnog učenja

završni rad

• Naslov (engleski): Claim and Stance Classification in Online Discussions Using Machine Learning
• Autor: Toni Kukurin
• Mentor: Jan Šnajder (mentor)
• Član povjerenstva: Jan Šnajder (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Domagoj Alagić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Martin Tutek (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-07-10, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Forumi i razne ostale web-stranice s mogućnošću korisničke interakcije često pružaju vrijedne informacije o širokom spektru zanimljivih tema te nam je iz tog razloga zanimljiva automatska analiza takvih izvora podataka. Polazeći iz te ideje, u ovom radu implementiramo sustav strojnog učenja za klasifikaciju stava i podjelu argumenata prema tipu za kratke online tekstove pisane engleskim jezikom. Koristimo pristup nadziranog učenja nad ručno označenim podacima, parafrazama argumentativnih segmenata korisničkih tekstova, kao i neprerađenim korisničkim tekstovima. Vrednujemo i analiziramo implementirane sustave, izlažemo naše zaključke o prikupljenim rezultatima te pružamo smjernice za daljnji rad unutar dane domene.

Sažetak (engleski)

Online forums and various other types of question-answering websites often provide valuable information regarding a wide array of different topics, thereby making automatic analysis of the information from these sources an interesting research task. Building on the previous statement, in this thesis we devise and implement a Machine Learning model for classifying stance and type in short online user comments written in English. This is done by employing a supervised learning approach on manually-extracted argumentative text segments and their paraphrases, as well as original user texts. We evaluate and analyze our models, provide conclusions on obtained results, and offer suggestions for future exploratory work to be performed in the given domain.

• Ključne riječi: prirodna obrada jezika; strojno učenje; analiza argumentacije; klasifikacija stavova; klasifikacija tvrdnji
• Ključne riječi (engleski): natural language processing; machine learning; argumentation mining; stance detection; claim classification
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:467159
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 22:05:10