Olha Arsenych

Master's thesis

Analýza sentimentu pro komentáře na sociálních sítích pomocí řešení úlohy klasifikace

Sentiment analysis for comments on social networks using classification methods
Abstract:
Obsahem práce je analýza sentimentu na sociální síti Twitter. Popisná část se zabývá zpracováním přirozeného jazyka (NLP) a aplikací NLP. Také je rozebrán pojem sentiment a jazykové metody pro analýzu sentimentu, například tokenizace, POS tagování, stematizace a lematizace, TF-IDF, word2vec, dál jsou ukázané metody strojového učení pro textovou analýzu: algoritmus k-nejbližších sousedů, multinomický …more
Abstract:
The content of this thesis is Twitter sentiment analysis. In descriptive part is explained natural language processing(NLP), application of NLP, the concept of sentiment and language methods for sentiment analysis, such as tokenization, POS tagging, stematization and lemmatization, TF-IDF, word2vec, machine learning methods for text analysis, such as k- nearest neighbors, multinomic naive Bayesian …more
 
 
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 29. 10. 2019

Thesis defence

  • Date of defence: 3. 6. 2020
  • Supervisor: David Chudán
  • Reader: Petr Strossa

Citation record

Full text of thesis

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Praze
http://www.vse.cz/vskp/eid/79845