prikaz prve stranice dokumenta Automatska klasifikacija tekstualnih dokumenata temeljem teme
  Download
PDF 862.98 KB
undergraduate thesis
Automatska klasifikacija tekstualnih dokumenata temeljem teme
2020. urn:nbn:hr:211:088042
Šebalj, Domagoj
University of Zagreb
Faculty of Organization and Informatics
Department of Quantitative Methods

Cite this document

Šebalj, D. (2020). Automatska klasifikacija tekstualnih dokumenata temeljem teme (Undergraduate thesis). Varaždin: University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:088042

Šebalj, Domagoj. "Automatska klasifikacija tekstualnih dokumenata temeljem teme." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:088042

Šebalj, Domagoj. "Automatska klasifikacija tekstualnih dokumenata temeljem teme." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:088042

Šebalj, D. (2020). 'Automatska klasifikacija tekstualnih dokumenata temeljem teme', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics, accessed 13 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:088042

Šebalj D. Automatska klasifikacija tekstualnih dokumenata temeljem teme [Undergraduate thesis]. Varaždin: University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics; 2020 [cited 2024 November 13] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:088042

D. Šebalj, "Automatska klasifikacija tekstualnih dokumenata temeljem teme", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics, Varaždin, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:088042

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleAutomatska klasifikacija tekstualnih dokumenata temeljem teme
Title (english)Automatska klasifikacija tekstualnih dokumenata temeljem teme
AuthorDomagoj Šebalj
MentorJasminka Dobša (mentor)
MBZ: 218640
Committee memberDanijel Radošević (član povjerenstva)
MBZ: 210804
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Organization and Informatics
(Department of Quantitative Methods)
Varaždin
Defense date and country2020-09-21, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		SOCIAL SCIENCES
Information and Communication Sciences
Organization and Informatics
Abstract
Prilikom izrade ovog modela isprobane su razne razine kompleksnosti. Zaključak je da povećanje kompleksnosti modela, naročito konvolucijske grane, ne utječe dovoljno pozitivno na postotak točnosti da bi opravdalo povećanje vremena koje je potrebno za treniranje. Veća kompleksnost jedino dovodi do veće otpornosti modela na prenaučenost. Stoga se može pretpostaviti da kako bi povećali točnost modela, potreban je veći skup podatka. To je najviše moguće primjetiti na zadnje dvije klase, krivnja i sram, jer matrica zbunjivanja pokazuje da model najviše griješi kod razlikovanja tih dviju emocija.
Keywords
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:211:088042
Study programmeTitle: Information Systems
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike (sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0) icon
Created on2021-05-13 13:49:11