Medjezikovna klasifikacija sentimenta tvitovReba, Kristjan (Avtor) Robnik Šikonja, Marko (Mentor) Mozetič, Igor (Komentor) sentiment besedilvektorske vložitve besedjezikovni modelmedjezikovne vložitvetvitiVektorske vložitve besed so predstavitve besed v obliki vektorjev realnih števil. Predstavljajo temelj mnogih aplikacij v procesiranju naravnega jezika in so potrebne za procesiranje z globokimi nevronskimi mrežami. Medjezikovne vložitve besed preslikajo besede iz več jezikov v isti vektorski prostor, kjer so istopomenske besede poravnane. Uporabljajo se za prenos naučenih modelov med jeziki in širjenje podatkovne množice. Za izgradnjo kakovostnih klasifikacijskih modelov za jezikovne probleme potrebujemo velike množice označenih učnih primerov, ki niso vedno na voljo za vse jezike in vse probleme, zato si želimo, da bi lahko izkoristili učne množice iz drugih, podatkovno bolj bogatih jezikov. V diplomski nalogi želimo za prenos znanja med jeziki izkoristiti medjezikovne vektorske vložitve. Uporabimo podatkovne množice tvitov v 15 različnih jezikih s pripadajočo oceno sentimenta. Klasifikacija sentimenta je naloga klasifikacije besedil, katere cilj je razvrstiti besedilo glede na sentimentno polarnost mnenj, ki jih vsebuje. Nad označenimi podatkovnimi množicami tvitov v različnih jezikih testiramo medjezikovne prenose z modelom BERT in knjižnico LASER. Eksperimenti pokažejo, da prenos informacij med podatkovnimi množicami različnih jezikov tipično ne prinese izboljšav klasifikacijske točnosti.20192019-08-29 12:05:14Diplomsko delo/naloga109295VisID: 23233COBISS_ID: 1538310339sl