izpis_h1_title_alt

Analiza tematik in sentimenta slovenskih medijev z orodji za obdelavo naravnega jezika
ID BAJT, JAN (Avtor), ID Robnik Šikonja, Marko (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,44 MB)
MD5: 1DCF397CD6BE3127A66555A3EF993F3F

Izvleček
V diplomskem delu primerjamo slovenske medije s pomočjo analize tematik in sentimenta člankov. Želeli smo analizirati različna stališča medijev do specifičnih političnih dogodkov oziroma tematik. Tematike smo modelirali z modelom LDA, s katerim smo v množici slovenskih člankov poiskali tiste s politično vsebino. Za nalogo zaznavanja sentimenta smo prilagodili model SloBERTa in ga uporabili pri klasifikaciji izbranih člankov v eno izmed treh oznak (pozitivno, nevtralno, negativno). Primerjavo medijev izvedemo na nekaj različnih političnih temah, kjer opazimo nekaj razlik med skupinami medijev. Rezultate predstavimo in izpostavimo nekaj slabosti našega sistema ter podamo predloge za izboljšavo.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:obdelava naravnega jezika, model BERT, latentna Dirichletova alokacija, modeliranje tematik, detekcija sentimenta, slovenski mediji
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2021
PID:20.500.12556/RUL-130324 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:77669123 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:13.09.2021
Število ogledov:1583
Število prenosov:324
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Topic and sentiment analysis of Slovene media using natural language processing tools
Izvleček:
We compare topics covered by Slovenian media by analysing sentiment of the articles. We aim to analyse different stances of media towards specific political events or topics. We used LDA model for topic modeling and based on results, we selected articles with political content. For the sentiment analysis task we fine-tuned Slovenian SloBERTa model which we used to classify articles in one of three sentiment labels (positive, neutral, negative). We compare the media on a few political topics, where we notice differences between media. We present the results, highlight weaknesses of our system and suggest improvements.

Ključne besede:natural language processing, model BERT, latent Dirichlet allocation, topic modeling, sentiment detection, Slovenian media

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj