Emocijzīmju saturs, sintakse un konteksts Twitter korpusā
Author
Arnicāne, Amanda Agnese
Co-author
Latvijas Universitāte. Datorikas fakultāte
Advisor
Šķilters, Jurģis
Date
2020Metadata
Show full item recordAbstract
Emocijas ir neatņemama ikdienas sastāvdaļa un lielu lomu tās ieņem arī cilvēku savstarpējā saziņā. Mūsdienās liela daļa ikdienas norisinās digitālajā vidē, līdz ar to ir nepieciešamība citiem cilvēkiem tekstuālā formā nodot ne tikai savu vēstījumu, bet arī emocijas, kuras tas ietver. Emocijzīmes ir tās, kuras tekstam piešķir emocionālo noskaņu, bet ne visi cilvēki tās uztver un interpretē vienādi. Darba galvenais mērķis ir izpētīt, vai pēc mašīnmācīšanās, balstoties uz Twitter sīkziņām, dators spēj izskaitļot sīkziņu emocionālo jēgu un piemeklēt atbilstošās emocijzīmes. Lai to paveiktu, tiek izvirzīti vairāki uzdevumi - Twitter sīkziņu atlasīšana; mašīnmācīšanās balstoties uz atlasītajiem datiem; dažādas pārbaudes. Emotions are an integral part of everyday life and play a major role in people-to-people communication. Today, a large part of everyday takes place in the digital environment, which makes it necessary to convey to other people not only messages in textual form, but also the feelings that it includes. Emojis are the ones that give the text an emotional feel, but not all people perceive and interpret them in the same way. The main purpose of bachelor thesis is to explore whether, after machine learning based on Twitter tweets, computer is able to compute the emotional meaning of the tweets and match the corresponding emojis. To do this, there are a number of challenges: selecting Twitter tweets; machine learning based on selected data; different checks.