Analýza postojů k počítačovým hrám
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce se zabývá analýzou postojů vyjadřovaných v příspěvcích uživatelů na sociálních sítích. Popisuje obecný systém, který byl pro uvedené účely vytvořen a specializován na oblast strategických počítačových her. Hlavní důraz je kladen na problémy získávání a analýzy dat ze sociálních sítí a zobrazení získaných výsledků uživateli. Jsou zmíněny jednotlivé etapy zpracování textu jako např. tokenizace a filtrace nepotřebných slov, za účelem efektivnější analýzy názorů a rozebírány metody strojového učení jako např. Decision Trees a Naive Bayes, a jejich použití. Dále je popsán návrh uvedeného systému a jeho následná implementace s vybranými částmi a metodami. Nakonec je provedeno srovnání výsledků testů analyzátoru provedených za různých podmínek.
The thesis deals with sentiment analysis extracted from opinions of users on social \mbox{networks}. It describes a general system that was created for presented purpose and specialised on the field of strategic computer games. In particular we unravel the problems of acquiring data from social networks, sentiment analysis and results presentation to the user. We mention particular ways of text processing e.g. tokenization and unnecessary word filtration, for purpose of more effective sentiment analysis and we mention machine learning methods e.g. Decision Trees and Naive Bayes, and their usage. Next we describe design of desired system and its implementation with chosen parts and methods. In the end we compare results of tests of sentiment analyzator done under various circumstances.
The thesis deals with sentiment analysis extracted from opinions of users on social \mbox{networks}. It describes a general system that was created for presented purpose and specialised on the field of strategic computer games. In particular we unravel the problems of acquiring data from social networks, sentiment analysis and results presentation to the user. We mention particular ways of text processing e.g. tokenization and unnecessary word filtration, for purpose of more effective sentiment analysis and we mention machine learning methods e.g. Decision Trees and Naive Bayes, and their usage. Next we describe design of desired system and its implementation with chosen parts and methods. In the end we compare results of tests of sentiment analyzator done under various circumstances.
Description
Citation
BALAJKA, P. Analýza postojů k počítačovým hrám [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Jan M. Honzík, CSc. (předseda)
doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (místopředseda)
doc. RNDr. Michal Novák, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)
Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2017-06-13
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Oponent hodnotil práci stupněm 4F, protože realizační výstup je nepoužitelný. Student nedokázal vyvrátit výtky oponenta. Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující. Otázky u obhajoby: Proč jste v práci nepoužil SVM, lemmatizaci, POS tagging a další metody, které by pravděpodobně vedly ke zlepšení úspěšnosti celého systému? Můžete komisi popsat, proč jste trénoval klasifikátory na pouhých 190 tweetech, když jste jich měl k dispozici více než milion?
Result of defence
práce nebyla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení