Korelace a kauzalita sentimentu extrahovaného z textu a tepové frekvence

Show simple item record
dc.contributor.advisorMouček Roman, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorKuda, Milan
dc.contributor.refereePražák Ondřej, Ing.
dc.date.accepted2019-6-17
dc.date.accessioned2020-07-17T13:41:23Z
dc.date.available2018-9-10
dc.date.available2020-07-17T13:41:23Z
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019-5-16
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá problematikou extrakce sentimentu z textů a jeho porovnáním se sentimentem predikovaným na základě tepové frekvence pozorovaného subjektu. Přínos této práce tkví v tom, že bychom mohli určit náladu subjektu z tepové frekvence a podle toho upravit chování počítačových systémů při interakci s člověkem. Pro nalezení možné korelace mezi predikovaným sentimentem a extrahovaným sentimentem slouží texty ze sociální sítě Twitter a tepová frekvence změřená fitness náramkem Fitbit Charge HR. Vysvětlena je také fúze obou typů dat a použití metod strojového učení.cs
dc.description.abstract-translatedThis master's thesis deals with the issue of extracting sentiment from texts and its comparison with sentiment predicated from the heart rate of the observed subject. The benefit of this thesis is that we could determine the subject's mood from the heart rate and adjust the behavior of computer systems accordingly when they are interacting with a human. To find a possible correlation between the predicated sentiment and the extracted sentiment, various texts from the Twitter social network and the measurements of heart rate from the Fitbit Charge HR wristband were used. The fusion of both data types and the usage of machine learning methods are also explained.en
dc.description.resultObhájenocs
dc.format84 s (107 000 znaků)cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier79565
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/37420
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjecttepová frekvencecs
dc.subjectsentimentcs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectsvmcs
dc.subjectrozhodovací stromcs
dc.subjectadaboostcs
dc.subjectnáhodný stromcs
dc.subjectnaive bayescs
dc.subjectfitbitcs
dc.subjectemocecs
dc.subject.translatedheart rateen
dc.subject.translatedsentimenten
dc.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedsvmen
dc.subject.translateddecision treeen
dc.subject.translatedadaboosten
dc.subject.translatedrandom treeen
dc.subject.translatednaive bayesen
dc.subject.translatedfitbiten
dc.subject.translatedemotionsen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.titleKorelace a kauzalita sentimentu extrahovaného z textu a tepové frekvencecs
dc.title.alternativeCorrelation and causality of sentiment extracted from text and heart rateen
dc.typediplomová prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=79565

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
DP_A16N0046P_MILAN_KUDA.pdf
Size:
1.44 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A16N0046Phodnoceni-ved.PDF
Size:
642.27 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A16N0046Pposudek-op.PDF
Size:
716.17 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A16N0046Pobhajoba.PDF
Size:
196.73 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce
Download

Collections

Theses (KIV)
 OPEN License Selector