Anotovanie slovníka pre analýzu sentimentu pomocou PSO

dc.contributor.authorMikula, Martin
dc.contributor.authorMachová, Kristína
dc.contributor.editorSteinberger, Josef
dc.contributor.editorZíma, Martin
dc.contributor.editorFiala, Dalibor
dc.contributor.editorDostal, Martin
dc.contributor.editorNykl, Michal
dc.date.accessioned2017-10-09T11:41:24Z
dc.date.available2017-10-09T11:41:24Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstract-translatedTento příspěvek je zaměřen na relační databáze a představuje náš inovativní přístup k problematice využívání atributů s výčtovým datovým ty-pem (dále označovány jako doménové atributy). Velkým nedostatkem existují-cích řešení daného problému je např. nezbytný zásah do navrženého schématu databáze při každém požadavku na přidání nového doménového atributu. Námi navržený způsob správy doménových atributů využívá některé dobré vlastnosti dřívějších řešení, není závislý na zvoleném relačním systému řízení báze dat a nevyžaduje zásah do schématu databáze kromě přidání nového doménového atributu. Navržený způsob správy doménových atributů v relační databázi bude využit v námi řešeném projektu Zpřístupnění dotazů jazykové poradny v lin-gvisticky strukturované databázi.de
dc.description.abstract-translatedInternet v súčasnosti obsahuje veľké množstvo textu, ktorý obsahuje emócie a názory rôznych ľudí. Keďže je veľmi náročné analyzovať ich manuál-ne, v tomto príspevku sa zameriavame na automatickú analýzu sentimentu pou-žitím slovníkového prístupu. Anotovanie slovníka je často náročný a zdĺhavý proces. Práve preto sa v tejto práci venujeme možnosti nahradenia človeka, ktorý by slovník anotoval, evolučným algoritmom, ktorý by bol použitý na nájdenie optimálnych hodnôt polarity pre slová v slovníku. Vytvorili sme dve verzie slovníka, ktorý bol použitý na analýzu sentimentu. Prvá verzia bola ano-tovaná človekom a pre anotovanie druhej verzie sme sa rozhodli použiť PSO. Nakoniec sme porovnali výsledky oboch verzií a slovník anotovaný pomocou PSO dosiahol porovnateľné výsledky ako slovník anotovaný človekom.sk
dc.format6 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationSTEINBERGER, Josef ed.; ZÍMA, Martin ed.; FIALA, Dalibor ed.; DOSTAL, Martin ed.; NYKL, Michal ed. Data a znalosti 2017: sborník konference, Plzeň, Hotel Angelo 5. - 6. října 2017. 1. vyd. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2017, s. 151-156. ISBN 978-80-261-0720-0.cs
dc.identifier.isbn978-80-261-0720-0
dc.identifier.urihttps://www.zcu.cz/export/sites/zcu/pracoviste/vyd/online/DataAZnalosti2017.pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/26354
dc.language.isosksk
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rights© Západočeská univerzita v Plznics
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectanalýza sentimentucs
dc.subjectslovníkový přístupcs
dc.subjectparticle swarm optimizationcs
dc.subject.translatedsentiment analysisen
dc.subject.translateddictionary approachen
dc.subject.translatedparticle swarm optimizationen
dc.titleAnotovanie slovníka pre analýzu sentimentu pomocou PSOsk
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen

Files

Original bundle
Showing 1 - 1 out of 1 results
No Thumbnail Available
Name:
Mikula.pdf
Size:
671.61 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text
License bundle
Showing 1 - 1 out of 1 results
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: