Please use this identifier to cite or link to this item:https://hdl.handle.net/20.500.12259/123627
Type of publication: master thesis
Field of Science: Informatika / Informatics (N009)
Author(s): Kavaliauskas, Vytautas
Title: Nuomonių analizės taikymas komentarams lietuvių kalboje
Other Title: Opinion analysis of comments in Lithuanian
Extent: 50 p.
Date: 31-May-2011
Keywords: nuomonių gavyba;sentimentų analizė;sentimentai;nuomonės;NLP;opinion mining;sentiment analysis;sentiments;opinions;NLP
Abstract: Pastaruosius keletą metų, žmonėms vis aktyviau pradėjus reikšti savo požiūrį, įsitikinimus ir potyrius internete, susiformavo nauja tyrinėjimų sritis, kuri apima nuomonių gavybą ir sentimentų analizę. Šios srities tyrinėjimus aktyviai skatina ir jais domisi įvairios verslo kompanijos, matančios didelį, dėka nuolat tobulėjančių rezultatų, praktinį potencialą. Šis darbas skirtas apžvelgti teorinius bei praktinius nuomonės gavybos ir sentimentų analizės rezultatus bei realizuoti prototipinę nuomonės analizės sistemą, skirtą tyrinėti trumpus komentarus, parašytus lietuvių kalba. Taip pat darbe aprašomos problemos, susijusios su lietuvių kalbos taikymu nuomonės gavybos ir sentimentų analizės sistemų veikloje. Galiausiai, baigiamojoje dalyje suformuluojami ir išdėstomi rekomendacinio pobūdžio etapai, skirti nuomonės analizės sistemų kūrimui bei tobulinimui.
In past few years, more and more people started to express their views, beliefs and experiences on the Internet. This caused the emergence of a new research field, which includes opinion mining and sentiment analysis. Various business companies are actively interested in researches of this domain and seeing big potential for practical adaptation of the results. This Master Thesis covers the review of theoretical and practical results of opinion mining and sentiment analysis, including attempt of creating prototype system for opinion analysis of comments in Lithuanian. Also this study aims to identify problems related to adaptation of Lithuanian language in opinion mining and sentiment analysis system work. Finally, last part contains of the formulated guidance steps for development and improvement of the opinion mining and sentiment analysis.
Internet: https://hdl.handle.net/20.500.12259/123627
Affiliation(s): Vytauto Didžiojo universitetas
Appears in Collections:VDU, ASU ir LEU iki / until 2018

Files in This Item:
Show full item record
Export via OAI-PMH Interface in XML Formats
Export to Other Non-XML Formats


CORE Recommender

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.