Text2Emo: Aplikacija za vizualizaciju emocija iz teksta

diplomski rad

• Naslov (engleski): Text2Emo: Application for Visualizing Emotions from Text
• Autor: Dominik Bezić
• Mentor: Marina Bagić Babac (mentor)
• Član povjerenstva: Marina Bagić Babac (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Boris Vrdoljak (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Horvat (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-06, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

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.

Sažetak (engleski)

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.

• Ključne riječi: analiza osjećaja; prirodna obrada teksta; CNN; LSTM; BERT; Flutter
• Ključne riječi (engleski): sentiment analysis; natural language processing; CNN; LSTM; BERT; Flutter
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:412206
• 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: 2023-01-13 14:33:00