Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: Magistrsko delo obravnava področje analize sentimenta z uporabo strojnega učenja in obdelave naravnega jezika. Namen dela je razviti model, ki bi bil sposoben analizirati sentiment besedil, pridobljenih s spletnih platform, zlasti z družbenega omrežja X (prej Twitter). V delu smo uporabili različne metode strojnega učenja in obdelave naravnega jezika. Najprej smo podatke pridobili iz odprtih virov, jih očistili in normalizirali z metodami, kot sta lemmatizacija in tokenizacija. Pri obdelavi podatkov smo uporabili več tehnik, vključno z Bag of Words, s pozitivno/z negativno frekvenco in s TF-IDF, za kar smo uporabili Python knjižnice, kot sta NLTK in scikit-learn. Model smo učili z metodo logistične regresije, naivnega bayesa in z metodo podpornih vektorjev ter testirali njihovo natančnost s pomočjo ločenih testnih podatkov. Rezultati kažejo, da je logistična regresija v kombinaciji z značilkami TF-IDF dosegla najvišjo natančnost pri predvidevanju sentimenta, in sicer 88,65 %, kar pomeni, da je model sposoben zanesljivo prepoznati sentiment besedil kot pozitiven ali negativen. Kljub uspehu modela obstaja potencial za nadaljnje izboljšave. Uporaba večjih in bolj raznovrstnih podatkovnih zbirk ter naprednejših tehnik globokega učenja, kot so nevronske mreže (LSTM ali BERT), bi lahko še povečala natančnost in zmogljivost modela. Zaključki magistrskega dela potrjujejo, da je analiza sentimenta z uporabo strojnega učenja izvedljiva in uporabna v različnih okoljih. V prihodnje priporočamo implementacijo API-ja za omrežje X, kar bi omogočilo sprotno pridobivanje podatkov in avtomatizirano analizo sentimenta v realnem času. Prav tako bi lahko nadgradnja modela z globokim učenjem pripomogla k obvladovanju kompleksnejših jezikovnih struktur in kontekstov, kot sta sarkazem in večpomenskost.
Ključne besede: analiza sentimenta, strojno učenje, obdelava naravnega jezika
Objavljeno v DKUM: 09.04.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 9
Celotno besedilo (4,85 MB)

Opis: V doktorski disertaciji predlagamo hibridni pristop za priporočanje vrstilcev univerzalne decimalne klasifikacije (UDK) za elektronske dokumente, ne glede na globino hierarhije UDK. Razvit hibridni pristop priporočanja vrstilcev UDK temelji na metodah vsebinskega filtriranja in uporablja strukturirane metapodatke v slovenskem jeziku za klasifikacijo področja znanosti in priporočanje ustreznih vrstilcev. Ker se dokumenti pogosto nanašajo na več področij znanosti, mora biti pristop sposoben identificirati interdisciplinarnost in vrniti več ustreznih vrstilcev UDK. Predlagani hibridni pristop uporablja kaskadno hibridizacijo in je razdeljen na dva kaskadna koraka. Najprej z rangirno funkcijo BM25 zagotovimo začetni seznam vrstilcev UDK. V prvem kaskadnem koraku začetni seznam vrstilcev UDK preuredimo s seznamom, ki je rezultat večznačnega klasifikatorja. Večznačni klasifikator temelji na globoki nevronski mreži BERT in je prilagojen na hierarhično topologijo UDK. V drugem kaskadnem koraku s pomočjo seznama najbolj pogostih vrstilcev UDK v organizaciji, iz katere izvira dokument, preuredimo seznam iz prvega koraka. Za kaskadno hibridizacijo se izvedejo postopki naknadne obdelave, ki preuredijo sezname priporočil glede na vrhnje področje in glede na specifičnost, omogočajo pa tudi rezanje seznama. Disertacija vključuje vrednotenje na množici zaključnih del v slovenskem jeziku, ki so del repozitorijev slovenskih univerz in že imajo ročno določene vrstilce UDK s strani knjižničarjev. Na testni množici dokumentov s predlaganano metodo po metriki HR@K dosežemo povprečne vrednosti 0,574 (K = 1), 0,869 (K = 3) in 0,892 (K = 5). Po metriki NDCG@K dosežemo povprečne vrednosti 0,993 (K = 1), 0,921 (K = 3) in 0,916 (K = 5), po metrikah MRR in MAP pa povprečne vrednosti vrednosti 0,782 (MRR) in 0,785 (MAP). V primerjavi z obstoječimi pristopi pokažemo, da uporaba predlaganega pristopa vodi v statistično značilne izboljšave.
Ključne besede: hibridni priporočilni sistemi, univerzalna decimalna klasifikacija, vsebinsko filtriranje, globoke nevronske mreže, obdelava naravnega jezika
Objavljeno v DKUM: 04.01.2024; Ogledov: 579; Prenosov: 145
Celotno besedilo (1,86 MB)

Opis: V sklopu magistrske naloge smo se osredotočili na problematiko iskanja primernih revij za objavo znanstvenih člankov različnih avtorjev. V prvem delu smo se osredotočili na pridobivanje znanja iz nestrukturiranih podatkov. Za pridobivanje uporabnega znanja smo uporabili način besedne vložitve. V drugem delu smo se osredotočili na izgradnjo programske rešitve za vektorizacijo znanstvenih člankov in revij. Namen magistrske je bil ugotoviti, ali lahko s pomočjo strojnega učenja in tehnike vektorizacije besedila ugotovimo podobnosti med znanstvenimi članki različnih avtorjev in revij ter na takšen način ugotovimo, ali avtor objavlja svoje znanstvene članke v pravilnih revijah. Vhodni korpus smo pridobili iz spletne baze znanstvenih člankov Scopus. S pomočjo rezultatov programske rešitve smo opravili analizo, s pomočjo katere smo pridobili odgovore na zastavljena raziskovalna vprašanja ter posledično sprejeli ali zavrgli hipoteze.
Ključne besede: doc2vec, tf-idf, besedne vložitve, vektorizacija besedila, obdelava naravnega jezika
Objavljeno v DKUM: 20.04.2021; Ogledov: 1266; Prenosov: 110
Celotno besedilo (1,52 MB)

Opis: V sklopu magistrske naloge smo se najprej osredotočili v problematiko pridobivanja uporabnega znanja iz nestrukturiranega besedila. Po poročilih IDC je razmerje med strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki vsako leto večje. Načinov pridobivanja uporabnega znanja iz nestrukturiranega besedila je več, ena izmed njih so besedne vložitve oz. vektorska vgradnja. Najprej smo se posvetili pregledu tehnik besednih vložitev, kaj to je in kaj z njimi dosežemo. Ugotovili smo, da da izraz besedna vložitev stoji za določitvijo vektorske vrednosti besedi, s katero lahko izvajamo nadaljnje računske operacije. Namen magistrske naloge je bil preizkusiti nekatere algoritme vektorske vgradnje, izdelati lastne modele obdelave besedil in jih nato primerjati z nekaterimi že obstoječimi modeli. Lastne in obstoječe modele obdelave besedil smo nato preizkusili in na podlagi primerjave ugotovili prednosti in slabosti pri uporabi v določenem okolju. V sklopu učenja modelov smo se osredotočili tako v nadzorovane kot tudi v nenadzorovane tehnike učenja. Vhodni korpus podatkov smo pridobili iz pravilnikov štirinajstih slovenskih univerz in fakultet. Iz ugotovljenih rezultatov smo opravili analizo in diskusijo rezultatov, kjer smo dobili odgovore na zastavljena raziskovalna vprašanja, hipoteze pa sprejeli ali zavrnili.
Ključne besede: Besedne vložitve, strojno učenje, fastText, obdelava naravnega jezika, doc2vec, word2vec, klasifikacija besedila, nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje
Objavljeno v DKUM: 17.11.2020; Ogledov: 1244; Prenosov: 86
Celotno besedilo (3,65 MB)

Opis: V magistrskem delu smo implementirali algoritem, ki avtomatsko oceni odgovore na vprašanja odprtega tipa. Odgovor študenta primerjamo s pričakovanim na podlagi različnih tehnik leksikalne in semantične analize. Algoritem temelji na poravnavi besed med pričakovanim in vnesenim odgovorom ter računanjem razdalje med vektorji besednih vložitev iz obeh odgovorov. Za implementacijo smo uporabili programski jezik Python.
Ključne besede: avtomatsko ocenjevanje, ocenjevanje odgovorov, obdelava naravnega jezika, vprašanja odprtega tipa
Objavljeno v DKUM: 03.11.2020; Ogledov: 969; Prenosov: 125
Celotno besedilo (1,06 MB)