Optimizacija parametra dimenzionalnosti latentne semantičke analize

diplomski rad

• Naslov (engleski): Dimensionality Parameter Optimization for Latent Semantic Analysis
• Autor: Emanuel Guberović
• Mentor: Tomislav Hrkać (mentor)
• Član povjerenstva: Tomislav Hrkać (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Alan Jović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-07-11, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Latentna semantička analiza je metoda redukcije dimenzija u obradi
prirodnih jezika koja je efikasna u rješavanju problema sinonimnosti riječi. Rad
se bavi optimizacijom broja korištenih dimenzija pri dekompoziciji matrice na
singularne vrijednosti unutar algoritma latentne semantičke analize. Fokus je
na optimizaciji usporedbe sličnosti tekstova potpomognutim poznatim
oznakama. Cilj je razviti funkciju ocjene kvalitete algoritma nad takvim skupom
te prikazati kretanje njene vrijednosti za sve vrijednosti parametra
dimenzionalnosti nad tri skupa tekstova različitih izvora. Predložene su i
implementirane dvije metaheurističke metode optimizacije takvog problema.
Ključne riječi: semantička usporedba, latentna semantička analiza, LSA, LSI,
optimizacija, simulirano kaljenje, genetski algoritam

Sažetak (engleski)

Latent semantic analysis is a method of reducing dimensions in natural
language processing that is effective in solving the problem of word synonyms.
The paper deals with the optimization of the number of dimensions used to
decompose matrices to singular values within the latent semantic analysis
algorithm. The focus is on optimizing comparisons of text similarities supported
by known labels. The goal is to develop a function of the algorithm quality score
over such a set and to show its value for all dimensional parameter values over
three sets of texts from different sources. Two metaheuristic methods for
solving that problem are proposed and implemented.

• Ključne riječi: semantička usporedba; latentna semantička analiza; LSA; LSI; optimizacija; simulirano kaljenje; genetski algoritam
• Ključne riječi (engleski): semantic comparison; latent semantic analysis; LSA; LSI; optimization; simulated annealing; genetic algorithm
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:443173
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 20:41:43