\chapter*{Úvod}
\phantomsection
\addcontentsline{toc}{chapter}{Úvod}

Textové informace můžeme rozdělit do dvou kategorií. První, která obsahuje faktické informace, tedy objektivní informace o objektech, událostech a jejich vlastnostech. Druhá jsou subjektivní názory autora textu a obsahují autorovi nálady, přání, předpoklady a pocity.

Tato diplomová práce se zabývá značkováním textu dle subjektivního názoru autora, konkrétněji přímo extrahováním informace o emocích, který tento text vyjadřuje. Jedná se relativně o novou disciplínu, ve které ještě nebyl proveden rozsáhlý výzkum. Před příchodem webových stránek, a obzvláště sociálních sítí obsahujících množství subjektivního textu, by ani nebylo možné využít algoritmy na psaný text. Subjektivní informace před příchodem internetu totiž byly sdělovány převážně ústně bez textové podoby.

A právě s rozvojem sociálních sítí se taktéž stává emocionální analýza důležitá například pro marketingové výzkumy, které dokáží určit, jaké emoce vyjadřují uživatelé těchto sítí na nově uvedený výrobek. Nebo při dotazu na oddělení péče o~zákazníky se primárně věnovat těm dotazům, ze kterých je patrné, že jejich autor má negativní zkušenost s daným výrobkem či službou.

Největším přínosem této práce je vytvořená implementace algoritmu metody LDA pro klasifikací textů v jazyce Java a experimentální ověření přesnosti této metody při určování emoce textu za použití různých parametrů modelu.

V první kapitole je popsáno, jak jsou emoce definovány v psychologické literatuře, do jakých kategorií se dělí a jaké důsledky z toho plynou pro emocionální analýzu. Druhá kapitola popisuje metody, kterými je zpracováván text do podoby, ve které je na něj možné aplikovat algoritmy pro získání emocí z textu. Následující kapitola poté dělí tyto algoritmy podle způsobu fungování. Poté jsou popsány výzkumy, které se taktéž zabývají emocionální analýzou za použití metod strojového učení bez učitele. Další kapitola se podrobněji zabývá metodami strojového učení bez učitele, konkrétně sémantickému modelování, což jsou metody schopné určovat podobnost mezi jednotlivými texty a jejich slovy. Poslední kapitola popisuje vytvořenou aplikaci klasifikující text dle emoce pomocí algoritmu LDA, popsány možné metody klasifikace a uvedeny výsledky měření jednotlivých metod.