Arvamuskaeve ja meelsusanalüüs kasutades Bayesi meetodit ja tehisnärvivõrke
Nimi
Olha Shepelenko
Kokkuvõte
Infotehnoloogiad on muutunud suureks osaks meie elust ja praeguseks on raske kujutada ette elu ilma vidinate ja internetita. Sotsiaalmeedia ei ole tänapäeval ainult informatsiooniallikas, vaid lubab kasutajatel ka omavahel suhelda ning jagada üksteisega arvamusi ja kogemusi. Teatud osa sellest infost on subjektiivne ning sisaldab kasutaja seisukohtadega seostuvat informatsiooni. Säärast informatsiooni analüüsides saab sellest eraldada kõige olulisema ning hiljem kasutada saadud informatsiooni analüüsimiseks ja otsuste tegemistes. Esmalt, et informatsiooni sellisel kujul kasutada, on vaja seda mõista ja kategoriseerida. Käesolevas töös õpitakse seisukohtade analüüsimise tehnikaid, et siis säutsudest arvamusi eraldada. Efektiivseks klassifitseerimiseks on oluline rakendada ülesande lahendamiseks algoritme, mis saavad sellega edukalt hakkama. Magistritöö põhieesmärgiks on uurida algoritme, mida saaks kasutada seisukohtade hindamiseks. Teostatakse andmete eeltöötlust ja viiakse läbi mitmeid eksperimente. Klassifitseerijat treenitakse ja testitakse kahe erineva andmekogu peal kasutades kahte erinevat klassifitseerija implementatsiooni, milleks on naiivne Bayes ja konvolutsiooniline närvivõrk. Lisaks arutatakse klassifitseerija efektiivsuse üle ja mis mõju avaldavad sellele andmed, mille peal seda treenitakse.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Amnir Hadachi, Artjom Lind
Kaitsmise aasta
2017