Hodnocení obsahu mediálních zpráv

Abstract

Strojové učení je podobor umělé inteligence, který je možné využít pro zpracování přirozeného jazyka. Je to velmi mocný nástroj, díky kterému je možné zpracovávat slova i věty a mimo jiného reprezentovat jejich sentiment jako vektory, případně je klasifikovat. Interpretovat výsledky může usnadnit vizualizace, která člověku různými technikami umožňuje rychle pochopit získaná data. Tato práce se zabývá metodami zpracování přirozeného jazyka (především reakcí čtenářů na obsah mediálních zpráv) českého a anglického, a vizualizačními technikami aplikovanými k zobrazování výsledků. Jedná se o diplomovou práci.

Machine learning is a subfield of artificial intelligence, which is possible to be used for natural language processing. It is a very powerful tool, which is able to process words, sentences and furthermore represent their sentiment as vectors, eventually classify them. The interpretation of the results may facilitate visualization, which enables a human with various techniques to understand acquired data quickly. This thesis focuses on methods of Czech and English natural language processing (especially classification of readers' reactions to the content of media news) and visualization techniques applied to display the results. This is a diploma thesis.