|
|
3. Analiza tematske politične usmerjenosti slovenskih tvitovMARTIN KORELIČ, 2022, diplomsko delo Ključne besede: obdelava naravnega jezika, BERT, BERTopic, SloBERTa, politična mnenja, Twitter, analiza sentimenta Celotno besedilo (datoteka, 3,06 MB) |
|
|
6. Določanje sentimenta slovenskim spletnim komentarjem s pomočjo strojnega učenjaKLEMEN KADUNC, 2016, diplomsko delo Ključne besede: analiza sentimenta, strojno učenje, rudarjenje mnenj, obdelava naravnega jezika, klasifikacija, označevanje besedil, slovar sentimenta, slovenski jezik, predobdelava besedila, uporabniško generirane vsebine Celotno besedilo (datoteka, 3,62 MB) |
7. Empirična evalvacija procesa avtomatske klasifikacije sentimenta na finančni domeniSAŠO RUTAR, 2016, diplomsko delo Ključne besede: analiza sentimenta, strojno učenje, rudarjenje mnenj, Twitter, obdelava naravnega jezika, klasifikacija, metoda podpornih vektorjev, empirična evalvacija, finančno trgovanje, delnice Celotno besedilo (datoteka, 1,44 MB) |
8. Besedni vektorji in konvolucijske nevronske mreže za analizo sentimenta finančnih poročilLuka Zaplotnik, 2016, magistrsko delo Ključne besede: finančna matematika, strojno učenje, nevronske mreže, besedni vektorji, word2vec, konvolucijske nevronske mreže, analiza sentimenta, tekstovno rudarjenje, klasifikacija, napovedovanje delniških donosov, 10-Q finančna poročila, 8-K finančna poročila Celotno besedilo (datoteka, 1,96 MB) |
9. NAPOVEDOVANJE OCEN PRODUKTOV V SPLETNI TRGOVINI Z METODAMI STROJNEGA UČENJAJošt Gombač, 2018, diplomsko delo/naloga Ključne besede: umetna inteligenca, obdelava naravnega jezika, strojno učenje, klasifikacija, nevronske mreže, odločitvena drevesa, naključni gozdovi, analiza sentimenta Celotno besedilo (datoteka, 1,97 MB) |
|