Assessment and implementation of text data preprocessing in neural network models

Febiyanti Ratnasari

Diplomová práce

Hodnocení a implementace předzpracování textových dat v modelech neuronových sítí

Anotace:

V oblasti zpracování textových dat měla tradičně významnou úlohu předzpracování textu. S nástupem neuronových sítí a nových reprezentací textových dat však bylo předzpracování textu relativně podceňováno. Tato výzkumná práce se snaží vyřešit tuto problematiku prostřednictvím zkoumání potenciálních výhod použití kompozitu více technik předzpracování textových dat společně s textovým zpracovacím modelem založeným na neuronových sítích.

Abstract:

In the realm of text data processing, text preprocessing has traditionally played a significant role. However, with the growing prominence of neural network models and novel representations of textual data, the importance of text preprocessing has been relatively understated. To address this, the present research endeavors to investigate the potential benefits of employing a composite of multiple text data preprocessing techniques in conjunction with a neural network-based text processing model.

Klíčová slova

předzpracování textu, klasifikace textu, modely neuronových sítí, těžba textu, analýza sentimentu

Keywords

Neural network models, Text preprocessing, Text mining, Sentiment Analysis, Text Classification

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 5. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 21. 6. 2023
• Vedoucí: doc. Ing. František Dařena, Ph.D.
• Oponent: Naděžda Chalupová, Ph.D.

Mendelova univerzita v Brně

Provozně ekonomická fakulta

Magisterský studijní program / obor / specializace:
System Engineering and Informatics / Economic Informatics / Pokročilá analýza dat v AJ