Natural language processing is a field in computer science that is becoming increasingly important. One important part of NLP is the ability to sort text to the past, present or future, depending on when the event came or will come about. The objective of this thesis was to use text classification to classify Swedish sentences based on their tense, either past, present or future. Furthermore, the objective was also to compare how lemmatisation would affect the performance of the models. The problem was tackled by implementing three machine learning models on both lemmatised and not lemmatised data. The machine learning models were Naive Bayes, LSTM and BERT. The result showed that the overall performance was affected negatively when the data was lemmatised. The best performing model was BERT with an accuracy of 96.3\%. The result was useful as the best performing model had very high accuracy and performed well on newly constructed sentences. / Språkteknologi är område inom datavetenskap som som har blivit allt viktigare. En viktig del av språkteknologi är förmågan att sortera texter till det förflutna, nuet eller framtiden, beroende på när en händelse skedde eller kommer att ske. Syftet med denna avhandling var att använda textklassificering för att klassificera svenska meningar baserat på deras tempus, antingen dåtid, nutid eller framtid. Vidare var syftet även att jämföra hur lemmatisering skulle påverka modellernas prestanda. Problemet hanterades genom att implementera tre maskininlärningsmodeller på både lemmatiserade och icke lemmatiserade data. Maskininlärningsmodellerna var Naive Bayes, LSTM och BERT. Resultatet var att den övergripande prestandan påverkades negativt när datan lemmatiserade. Den bäst presterande modellen var BERT med en träffsäkerhet på 96,3 \%. Resultatet var användbart eftersom den bäst presterande modellen hade mycket hög träffsäkerhet och fungerade bra på nybyggda meningar.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:uu-446793 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Navér, Norah |
| Publisher | Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | UPTEC IT, 1401-5749 ; 21021 |
Page generated in 0.0019 seconds