Zpracování uživatelských recenzí
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Velmi často lidé nakupují na internetu zboží, které si nemohou prohlédnout a vyzkoušet. Spoléhají se tedy na recenze ostatních zákazníků, ale těch už může být v dnešní době příliš mnoho na to, aby je člověk mohl sám rychle a pohodlně zpracovat. Cílem této práce je nabídnout aplikaci, která dokáže v českých recenzích rozpoznat, jaké vlastnosti produktu jsou nejvíce komentované a zda je vyznění komentářů pozitivní či negativní. Výsledky pak mohou ušetřit velké množství času zákazníkům e-shopů a poskytnout zajímavou zpětnou vazbu výrobcům prodávaných produktů.
Very often, people buy goods on the Internet that they can not see and try. They therefore rely on reviews of other customers. However, there may be too many reviews for a human to handle them quickly and comfortably. The aim of this work is to offer an application that can recognize in Czech reviews what features of a product are most commented and whether the commentary is positive or negative. The results can save a lot of time for e-shop customers and provide interesting feedback to the manufacturers of the products.
Very often, people buy goods on the Internet that they can not see and try. They therefore rely on reviews of other customers. However, there may be too many reviews for a human to handle them quickly and comfortably. The aim of this work is to offer an application that can recognize in Czech reviews what features of a product are most commented and whether the commentary is positive or negative. The results can save a lot of time for e-shop customers and provide interesting feedback to the manufacturers of the products.
Description
Keywords
zpracování přirozeného jazyka, dolování v textu, analýza sentimentu, strojové učení, Naive Bayes, Maximum Entropy, vektor příznaků, sumarizace textu, předzpracování textu, NLTK, natural language processing, text mining, sentiment analysis, machine learning, Naive Bayes, Maximum Entropy, feature vector, text summarization, text preprocessing, NLTK
Citation
CIHLÁŘOVÁ, D. Zpracování uživatelských recenzí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační systémy
Comittee
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda)
doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (místopředseda)
doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (člen)
Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jiří Rybička, Dr. (člen)
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2019-06-20
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Mohla byste konkretizovat způsob, jakým se při zpracování webového obsahu rozpoznají kladné a záporné recenze (označené + a -)? Jak náročné by bylo adaptovat vytvořený nástroj na jiný webový zdroj?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení