Show simple item record

Recognition of emotions in text using artificial intelligence

dc.contributor.advisorMašek, Jancs
dc.contributor.authorVylíčil, Radekcs
dc.date.accessioned2018-10-21T17:47:28Z
dc.date.available2018-10-21T17:47:28Z
dc.date.created2013cs
dc.identifier.citationVYLÍČIL, R. Rozpoznávání emocí z textu pomocí umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.cs
dc.identifier.other66642cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/26563
dc.description.abstractTato práce se zabývá rozpoznáváním emocí z textů pomocí strojového učení. V textu jsou popsány metody pro trénování a testování rozpoznávacích modelů. Hlavní přínos této práce spočívá ve vytvořeném algoritmu rozhodovacího stromu v jazyce Java. Vytvořený algoritmus byl integrován jako rozšíření do programu RapidMiner. V tomto programu vzniklo několik vzorových příkladů. Funkčnost byla ověřena na vytvořené databázi dat.cs
dc.description.abstractThis thesis deals with the recognition of emotions from text using machine learning. The text describes methods how to train and test an recognition models. The main contribution of this thesis consists in creation decision tree in Java programming language. Created algorithm was integrated as plugin into the RapidMiner tool. The thesis contains some created examples for executing in RapidMiner. The functionality of decision tree was demonstrated on created database.en
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectRozhodovací stromcs
dc.subjectSVMcs
dc.subjectRapidMinercs
dc.subjectZpracování textucs
dc.subjectJavacs
dc.subjectDecision treeen
dc.subjectSVMen
dc.subjectRapidMineren
dc.subjectText processingen
dc.subjectJavaen
dc.titleRozpoznávání emocí z textu pomocí umělé inteligencecs
dc.title.alternativeRecognition of emotions in text using artificial intelligenceen
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2013-06-20cs
dcterms.modified2013-06-24-12:25:23cs
thesis.disciplineTeleinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
sync.item.dbid66642en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2020.03.31 11:57:46en
sync.item.modts2020.03.31 10:04:09en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.contributor.refereeKarásek, Jancs
dc.description.markAcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
but.committeeprof. Ing. Miloslav Filka, CSc. (předseda) Ing. Miroslav Balík, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jiří Přinosil, Ph.D. (člen) doc. Ing. Radim Burget, Ph.D. (člen) Ing. Jan Grepl (člen) Ing. Petr Münster, Ph.D. (člen)cs
but.defence1. Uveďte, v čem spočívá rozdíl při výpočtu dělicího atributu v rozhodovacím stromu implementovaném v rámci práce a standardním rozhodovacím stromu použitém v RapidMineru. Student odpověděl. 2. Vytvořte tabulku, kde bude procentuální porovnání všech tří použitých metod (SVM, vlastní rozhodovací strom, původní rozhodovací strom) a to jak celkové úspěšnosti, tak úspěšnosti pro jednotlivé třídy. Výsledky komentujte. Student odpověděl.cs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.jazykčeština (Czech)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record