Algoritmus pro detekci pozitívního a negatívního textu

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Aleš Prokeš, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Dan Komosný, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jan Skapa, Ph.D. (člen) Ing. Lukáš Povoda, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jan Jeřábek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jiří Mekyska, Ph.D. (člen)cs
but.defence- Fungovala by Vaše metoda při dostupnosti dat na jakýkoliv jiný jazyk?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorPovoda, Lukášcs
dc.contributor.authorMusil, Davidcs
dc.contributor.refereeHarár, Pavolcs
dc.date.created2016cs
dc.description.abstractSe svižným vývojem informačních a komunikačních technologií vzrůstá i množství informací produkovaných nejrůznějšími zdroji v elektronické podobě. Třídění a získávání znalostí z těchto dat vyžaduje značné úsilí, které pro člověka není snadné zajistit, do popředí se tedy dostává zpracování strojem. Dolování emocí z textových dat je zajímavou oblastí výzkumu, zažívající v posledních letech nezanedbatelný rozmach, přičemž nachází široké uplatnění. V rámci této diplomové práce byl vytvořen systém sloužící k detekci pozitivní a negativní emoce z textu, dále je provedeno zhodnocení jeho úspěšnosti. Systém je navržen v jazyce Java a je koncipován pro umožnění jeho trénování pomocí velkých objemů dat (Big Data) s využitím knihovny Spark. V práci je popsána struktura a zacházení s textem z databázi, ze které systém čerpá vstupní data. Samotný model klasifikátoru je pak vytvořen za pomoci algoritmu podpůrných vektorů (SVM), přičemž je optimalizován metodou n-gramů.cs
dc.description.abstractAs information and communication technology develops swiftly, amount of information produced by various sources grows as well. Sorting and obtaining knowledge from this data requires significant effort which is not ensured easily by a human, meaning machine processing is taking place. Acquiring emotion from text data is an interesting area of research and it’s going through considerable expansion while being used widely. Purpose of this thesis is to create a system for positive and negative emotion detection from text along with evaluation of its performance. System was created with Java programming language and it allows training with use of large amount of data (known as Big Data), exploiting Spark library. Thesis describes structure and handling text from database used as source of input data. Classificator model was created with use of Support Vector Machines and optimized by the n-grams method.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationMUSIL, D. Algoritmus pro detekci pozitívního a negatívního textu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2016.cs
dc.identifier.other93805cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/59802
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectEmocecs
dc.subjecttext-miningcs
dc.subjectumělá inteligencecs
dc.subjectBig Datacs
dc.subjectSparkcs
dc.subjectJavacs
dc.subjectn-gramycs
dc.subjectEmotionsen
dc.subjecttext-miningen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectBig Dataen
dc.subjectSparken
dc.subjectJavaen
dc.subjectn-gramsen
dc.titleAlgoritmus pro detekci pozitívního a negatívního textucs
dc.title.alternativeThe algorithm for the detection of positive and negative texten
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2016-06-09cs
dcterms.modified2016-06-10-12:57:35cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid93805en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 13:23:37en
sync.item.modts2025.01.17 10:52:18en
thesis.disciplineTelekomunikační a informační technikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.14 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.rar
Size:
3.47 KB
Format:
Unknown data format
Description:
appendix-1.rar
Download
Thumbnail Image
Name:
review_93805.html
Size:
3.25 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_93805.html
Download
Collections
2016