Sentimentanalys är en teknik som syftar till att automatiskt identifiera den känslomässiga tonen i text. Vanligtvis klassificeras texten som positiv, neutral eller negativ. Nackdelen med denna indelning är att nyanser går förlorade när texten endast klassificeras i tre kategorier. En vidareutveckling av denna klassificering är att inkludera ytterligare två kategorier: mycket positiv och mycket negativ. Utmaningen med denna femklassificering är att det blir svårare att uppnå hög träffsäkerhet på grund av det ökade antalet kategorier. Detta har lett till behovet av att utforska olika metoder för att lösa problemet. Syftet med studien är därför att utvärdera olika klassificerare, såsom MLP, CNN och Bi-GRU i kombination med word2vec för att klassificera sentiment i text i fem kategorier. Studien syftar också till att utforska vilken förbehandling som ger högre träffsäkerhet för word2vec.   Utvecklingen av modellerna gjordes med hjälp av SST-datasetet, som är en känd dataset inom finfördelad sentimentanalys. För att avgöra vilken förbehandling som ger högre träffsäkerhet för word2vec, förbehandlades datasetet på fyra olika sätt. Dessa innefattar enkel förbehandling (EF), samt kombinationer av vanliga förbehandlingar som att ta bort stoppord (EF+Utan Stoppord) och lemmatisering (EF+Lemmatisering), samt en kombination av båda (EF+Utan Stoppord/Lemmatisering). Dropout användes för att hjälpa modellerna att generalisera bättre, och träningen reglerades med early stopp-teknik. För att utvärdera vilken klassificerare som ger högre träffsäkerhet, användes förbehandlingsmetoden som hade högst träffsäkerhet som identifierades, och de optimala hyperparametrarna utforskades. Måtten som användes i studien för att utvärdera träffsäkerheten är noggrannhet och F1-score.   Resultaten från studien visade att EF-metoden presterade bäst i jämförelse med de andra förbehandlingsmetoderna som utforskades. Den modell som hade högst noggrannhet och F1-score i studien var Bi-GRU. / Sentiment analysis is a technique aimed at automatically identifying the emotional tone in text. Typically, text is classified as positive, neutral, or negative. The downside of this classification is that nuances are lost when text is categorized into only three categories. An advancement of this classification is to include two additional categories: very positive and very negative. The challenge with this five-class classification is that achieving high performance becomes more difficult due to the increased number of categories. This has led to the need to explore different methods to solve the problem. Therefore, the purpose of the study is to evaluate various classifiers, such as MLP, CNN, and Bi-GRU in combination with word2vec, to classify sentiment in text into five categories. The study also aims to explore which preprocessing method yields higher performance for word2vec.   The development of the models was done using the SST dataset, which is a well-known dataset in fine-grained sentiment analysis. To determine which preprocessing method yields higher performance for word2vec, the dataset was preprocessed in four different ways. These include simple preprocessing (EF), as well as combinations of common preprocessing techniques such as removing stop words (EF+Without Stopwords) and lemmatization (EF+Lemmatization), as well as a combination of both (EF+Without Stopwords/Lemmatization). Dropout was used to help the models generalize better, and training was regulated with early stopping technique. To evaluate which classifier yields higher performance, the preprocessing method with the highest performance was used, and the optimal hyperparameters were explored. The metrics used in the study to evaluate performance are accuracy and F1-score.   The results of the study showed that the EF method performed best compared to the other preprocessing methods explored. The model with the highest accuracy and F1-score in the study was Bi-GRU.

Vehicles and machinery play a crucial role in our daily lives, contributing to our transportationneeds and supporting various industries. As society strives for sustainability, the advancementof technology and efficient resource allocation become paramount. However, vehicle faultscontinue to pose a significant challenge, leading to accidents and unfortunate consequences.In this thesis, we aim to address this issue by exploring the effectiveness of an ensemble ofdeep learning models for supervised classification. Specifically, we propose to evaluate the performance of 1D-CNN-Bi-LSTM and 1D-CNN-Bi-GRU models. The Bi-LSTM and Bi-GRUmodels incorporate a multi-head attention mechanism to capture intricate patterns in the data.The methodology involves initial feature extraction using 1D-CNN, followed by learning thetemporal dependencies in the time series data using Bi-LSTM and Bi-GRU. These models aretrained and evaluated on a labeled dataset, yielding promising results. The successful completion of this thesis has met the objectives and scope of the research, and it also paves the way forfuture investigations and further research in this domain.