Vid stor mängd data i form av kundomdömen kan det vara ett relativt tidskrävande arbeteatt bedöma varje omdömes sentiment manuellt, om det är positivt eller negativt laddat. Denna avhandling har utförts för att automatiskt kunna klassificera kundomdömen efter positiva eller negativa omdömen vilket hanterades med hjälp av maskininlärning. Tre olika djupa neurala nätverk testades och jämfördes med hjälp av två olika ramverk, TensorFlow och Keras, på både större och mindre datamängder. Även olika inbäddningsmetoder testades med de neurala nätverken. Den bästa kombination av neuralt nätverk, ramverk och inbäddningsmetod var ett Convolutional Neural Network (CNN) som använde ordinbäddningsmetoden Word2Vec, var skriven i ramverket Keras och gav en träffsäkerhetpå ca 88.87% med en avvikelse på ca 0.4%. CNN gav bäst resultat i alla olika tester framför de andra två neurala nätverken, Recurrent Neural Network (RNN) och Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) / With large amount of data in the form of customer reviews, it could be time consuming to manually go through each review and decide if its sentiment is positive or negative. This thesis have been done to automatically classify client reviews to determine if a review is positive or negative. This was dealt with by machine learning. Three different deep neural network was tested on greater and lesser datasets, and compared with the help of two different frameworks, TensorFlow and Keras. Different embedding methods were tested on the neural networks. The best combination of a neural network, a framework and anembedding was the Convolutional Neural Network (CNN) which used the word embedding method Word2Vec, was written in Keras framework and gave an accuracy of approximately 88.87% with a deviation of approximately 0.4%. CNN scored a better result in all of the tests in comparison with the two other neural networks, Recurrent NeuralNetwork (RNN) and Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-230660 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Gilljam, Daniel, Youssef, Mario |
| Publisher | KTH, Hälsoinformatik och logistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-CBH-GRU ; 2018:39 |
Page generated in 0.0025 seconds