DC Element | Wert | Sprache |
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dc.contributor.advisor | Zukunft, Olaf | - |
dc.contributor.author | Donadi, Martina | |
dc.date.accessioned | 2020-09-29T14:46:09Z | - |
dc.date.available | 2020-09-29T14:46:09Z | - |
dc.date.created | 2018 | |
dc.date.issued | 2018-09-14 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12738/8446 | - |
dc.description.abstract | Dieses Dokument stellt einen möglichen Ansatz für denAufbau eines Sentiment-Analysesystems für die deutsche Sprache mittels TensorFlow- und menschenmarkierten Datensätzen vor. Diese Arbeit gibt eine Einführung in Konzepte des maschinellen Lernens und in TensorFlow und zeigt, wie man mit dem Werkzeug einen einfachen RNN erstellt. Der Schwerpunkt des Papiers liegt hauptsächlich auf den unterschiedlichen Ergebnissen, die bei der Verwendung unterschiedlicher Datensätze erzielt wurden. | de |
dc.description.abstract | This document presents a possible approach for the construction of a Sentiment Analysis system for the German language by means of TensorFlow and human-labeled data sets. This work gives an introduction to machine learning concepts and to TensorFlow and shows how to build a simple RNN with the tool. The paper’s focus is mainly on the di erent results obtained from using di erent data sets. | en |
dc.language.iso | en | en |
dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | - |
dc.subject | TensorFlow | de |
dc.subject | Sentiment Analysis | de |
dc.subject | TensorFlow | en |
dc.subject | Sentiment Analysis | en |
dc.subject.ddc | 004 Informatik | |
dc.title | A System for Sentiment Analysis of Online-Media with TensorFlow | en |
dc.type | Thesis | |
openaire.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
thesis.grantor.department | Department Informatik | |
thesis.grantor.place | Hamburg | |
thesis.grantor.universityOrInstitution | Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg | |
tuhh.contributor.referee | Gerken, Wolfgang | - |
tuhh.gvk.ppn | 1030838593 | |
tuhh.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:18302-reposit-84481 | - |
tuhh.note.extern | publ-mit-pod | |
tuhh.note.intern | 1 | |
tuhh.oai.show | true | en_US |
tuhh.opus.id | 4379 | |
tuhh.publication.institute | Department Informatik | |
tuhh.type.opus | Bachelor Thesis | - |
dc.subject.gnd | TensorFlow | |
dc.subject.gnd | Maschinelles Lernen | |
dc.subject.gnd | Rekursives neuronales Netz | |
dc.type.casrai | Supervised Student Publication | - |
dc.type.dini | bachelorThesis | - |
dc.type.driver | bachelorThesis | - |
dc.type.status | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
dc.type.thesis | bachelorThesis | |
dcterms.DCMIType | Text | - |
tuhh.dnb.status | domain | - |
item.creatorGND | Donadi, Martina | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.creatorOrcid | Donadi, Martina | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.advisorGND | Zukunft, Olaf | - |
item.languageiso639-1 | en | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | - |
item.openairetype | Thesis | - |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
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