Preskoči na sadržaj
Moj profil

diplomski rad (sveučilišni) · 2022

Uporaba transformer modela u analizi sentimenata tekstualnih sekvenci na hrvatskom jeziku

dr. sc. Marko Horvat, pred.

Sažetak

Zbog trenutne aktualnosti teme COVID-19 pandemije u ovom radu koristi se predtrenirani trojezični CrosloEngual model za analizu promjene sentiment na hrvatskom podatkovnom podskup prikupljenom prije početka COVID-19 pandemije i te podskupu kreiran neposredno nakon početka pandemije. Pošto navedeni skup podataka je neoznačen prvotno se model fino podešava na sličnom skupu slovenskih i hrvatskih novinskih članaka te se zatim klasificira i analizira sentiment prikupljenog COVID-19 skupa podataka. Završna analiza upućuje na moguća ne podudaranje skupova podataka za treniranje i COVID-19 skupa podataka zbog velikih ne uravnoteženosti između distribucija klasa predviđenog sentimenta na COVID-19 skupu podataka.

Ključne riječi

transformer trojezični BERT sentiment analiza novinski članci COVID-19 hrvatski jezik vektorske reprezentacije riječi