dc.contributor.advisor | Χαλκίδη, Μαρία | |
dc.contributor.author | Νικολαρέα, Άννα | |
dc.date.accessioned | 2018-10-29T07:05:02Z | |
dc.date.available | 2018-10-29T07:05:02Z | |
dc.date.issued | 2018-10 | |
dc.identifier.uri | https://dione.lib.unipi.gr/xmlui/handle/unipi/11489 | |
dc.description.abstract | Στην παρούσα εργασία γίνεται έρευνα σχετικά με τις προκλήσεις στον τομέα της ανάλυσης συναισθήματος στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Συγκεκριμένα, επιχειρείται η κατηγοριοποίηση tweet που συλλέγονται από το Twitter σε αρνητικά, θετικά και ουδέτερα με βάση το συναίσθημά τους. Το κύριο πρόβλημα που εντοπίζεται σε αυτό το εγχείρημα είναι ότι τα tweet καλύπτουν ένα τεράστιο φάσμα θεμάτων. Επομένως, το λογικό συμπέρασμα είναι πως η χρήση ενός έτοιμου training set για τέτοιου είδους δεδομένα δεν μπορεί να έχει βέλτιστα αποτελέσματα.
Εξετάζεται λοιπόν η εύρεση ενός συστήματος που θα κατηγοριοποιεί αυτόματα (χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση) τα Tweet ανά Hashtag, δηλαδή ανά θέμα, ώστε να δημιουργείται κάθε φορά ένα training set, που θα είναι στοχευμένο και πιο έγκυρο. | el |
dc.format.extent | 60 | el |
dc.language.iso | el | el |
dc.publisher | Πανεπιστήμιο Πειραιώς | el |
dc.title | 140 χαρακτήρες με άποψη: ανάπτυξη συστήματος ανάλυσης συναισθήματος σε Tweet και η σημασία των Emoticon | el |
dc.type | Master Thesis | el |
dc.contributor.department | Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών. Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων | el |
dc.contributor.master | Ψηφιακά Συστήματα και Υπηρεσίες | el |
dc.subject.keyword | Ανάλυση συναισθήματος | el |
dc.subject.keyword | Συναισθηματική νοημοσύνη | el |
dc.subject.keyword | Emoticons | el |
dc.subject.keyword | Tweets | el |
dc.subject.keyword | Sentiment score | el |
dc.subject.keyword | Twitter | el |
dc.subject.keyword | Ανάπτυξη εφαρμογής | el |
dc.date.defense | 2018-10-02 | |