\chapter{Závěr}

V průběhu této práce bylo teoreticky shrnuto, jaké procesy a postupy je nutné použít pro klasifikaci textů dle emocí pro strojové metody bez učitele. Z těchto metod byla vybrána skupina sémantického modelování obsahující běžně používané algoritmy – LSA, pLSA a LDA. Z těchto algoritmů byla dle dostupné literatury zvolena metoda LDA, která by měla v dosažených výsledcích převyšovat jak metodu LSA, tak i~pLSA. 

Metoda LDA byla implementována v jazyce Java k volnému použití bez omezení a tato aplikace byla použita pro klasifikaci emocí korpusu 860 česky psaných dokumentů rozřazených do šesti emocionálních kategorií. 

Měřením byla určena nejvhodnější metoda, pomocí níž je možné určit emoci, kterou vyjadřuje cluster modelu LDA. Tato metoda byla nazvána jako \textit{Maximální počet dokumentů s normalizací} a označuje celý cluster za zástupce jedné emoce dle počtu dokumentů, které měli od daného clusteru nejmenší vzdálenost.

Za pomocí této metody byly určeny parametry modelu, které vedly k nejlepší přesnosti odhadu emoce neznámého dokumentu. Největší vliv na přesnost mělo nastavení počtu clusterů, do kterých byly dokumenty přiřazeny, a velikost minidávky, tedy počtu dokumentů zpracovaných dohromady v jedné dávce. Naopak parametr přesnosti výpočtu modelu zásadní vliv na přesnost neměl.

Experimentálně bylo vyzkoušeno i sloučení trénovacího a testovací korpusu, což však nemělo na přesnost detekce vliv. 

Maximální přesnost, tedy počet dokumentů, u kterých byla správně určena emoční kategorie, dosáhla 24 \%. Při snížení počtu emocionálních kategorií přesnost narostla na 50 \% a dosahovala výsledků, které byly dosaženy v ostatních výzkumech.

Pro zvýšení přesnosti by bylo vhodné využít předem připravený slovník emocionálně zabarvených slov přiřazených k jedné z emocionálních kategorií. 