Приказ основних података о дисертацији
Информатички модели у анализи осећања засновани на језичким ресурсима
Information models in sentiment analysis based on linguistic resources
dc.contributor.advisor | Vitas, Duško | |
dc.contributor.other | Pavlović-Lažetić, Gordana | |
dc.contributor.other | Mitić, Nenad | |
dc.contributor.other | Devedžić, Vladan | |
dc.contributor.other | Krstev, Cvetana | |
dc.creator | Mladenović, Miljana | |
dc.date.accessioned | 2017-04-17T14:59:25Z | |
dc.date.available | 2017-04-17T14:59:25Z | |
dc.date.available | 2020-07-03T08:37:40Z | |
dc.date.issued | 2016-07-14 | |
dc.identifier.uri | https://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/7894 | |
dc.identifier.uri | http://eteze.bg.ac.rs/application/showtheses?thesesId=4798 | |
dc.identifier.uri | https://fedorabg.bg.ac.rs/fedora/get/o:15098/bdef:Content/download | |
dc.identifier.uri | http://vbs.rs/scripts/cobiss?command=DISPLAY&base=70036&RID=48818959 | |
dc.description.abstract | Почетак новог миленијума обележен је бурним развојем друштвених мрежа, интернет технологијама у облаку и применом вештачке интелигенције у веб алатима. Изузетно брз раст броја текстова на интернету (блогова, сајтова за електронску трговину, форума, дискусионих група, система за пренос кратких порука, друштвених мрежа и портала за објаву вести) увећао је потребу за развојем метода брзе, свеобухватне и прецизне анализе текста. Због тога је значајан развој језичких технологија чији су примарни задаци: класификација докумената (енг. Document classification), груписање докумената (енг. Document clustering), проналажење информација (енг. Information Retrieval), разрешавање значења вишезначних речи (енг. Word-sense disambiguation), екстракција из текста (енг. Text еxtraction), машинско превођење (енг. Machine translation), рачунарско препознавање говора (енг. Computer speech recognition), генерисање природног језика (енг. Natural language generation), анализа осећања (енг. sentiment analysis), итд. У рачунарској лингвистици данас је у употреби више различитих назива за област чији је предмет интересовања обрада осећања у тексту: класификација према осећању (енг. sentiment classification), истраживање мишљење (енг. opinion mining), анализа осећања (енг. sentiment analysis), екстракција осећања (енг. sentiment extraction). По својој природи и методама које користи, анализа осећања у тексту спада у област рачунарске лингвистике која се бави класификацијом текста. У процесу обраде осећања се, у општем случају, говори о три врсте класификације текстова:... | sr |
dc.description.abstract | The beginning of the new millennium was marked by huge development of social networks, internet technologies in the cloud and applications of artificial intelligence tools on the web. Extremely rapid growth in the number of articles on the Internet (blogs, e-commerce websites, forums, discussion groups, and systems for transmission of short messages, social networks and portals for publishing news) has increased the need for developing methods of rapid, comprehensive and accurate analysis of the text. Therefore, remarkable development of language technologies has enabled their applying in processes of document classification, document clustering, information retrieval, word sense disambiguation, text extraction, machine translation, computer speech recognition, natural language generation, sentiment analysis, etc. In computational linguistics, several different names for the area concerning processing of emotions in text are in use: sentiment classification, opinion mining, sentiment analysis, sentiment extraction. According to the nature and the methods used, sentiment analysis in text belongs to the field of computational linguistics that deals with the classification of text. In the process of analysing of emotions we generally speak of three kinds of text classification:... | en |
dc.format | application/pdf | |
dc.language | sr | |
dc.publisher | Универзитет у Београду, Математички факултет | sr |
dc.rights | openAccess | en |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.source | Универзитет у Београду | sr |
dc.subject | обрада природног језика | sr |
dc.subject | natural language processing | en |
dc.subject | анализа осећања | sr |
dc.subject | класификација текстова према осећањима | sr |
dc.subject | метода максималне ентропије | sr |
dc.subject | екстракција предиктора | sr |
dc.subject | доменска онтологија | sr |
dc.subject | онтологија задатака | sr |
dc.subject | реторичке фигуре | sr |
dc.subject | WordNet | sr |
dc.subject | opinion mining | en |
dc.subject | sentiment analysis | en |
dc.subject | maximum entropy method | en |
dc.subject | feature extraction | en |
dc.subject | domain ontology | en |
dc.subject | task ontology | en |
dc.subject | rhetorical figures | en |
dc.subject | WordNet | en |
dc.title | Информатички модели у анализи осећања засновани на језичким ресурсима | sr |
dc.title.alternative | Information models in sentiment analysis based on linguistic resources | en |
dc.type | doctoralThesis | en |
dc.rights.license | BY | |
dcterms.abstract | Витас, Душко; Крстев, Цветана; Митић, Ненад; Павловић-Лажетић, Гордана; Деведжић, Владан; Младеновић, Миљана; Informatički modeli u analizi osećanja zasnovani na jezičkim resursima; | |
dc.identifier.fulltext | http://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/6227/IzvestajKomisije8274.pdf | |
dc.identifier.fulltext | https://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/6226/Disertacija.pdf | |
dc.identifier.fulltext | https://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/6227/IzvestajKomisije8274.pdf | |
dc.identifier.fulltext | http://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/6226/Disertacija.pdf | |
dc.identifier.rcub | https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_7894 |