Beszédből Érzelmet Gépi Tanulási és Mélytanulási Algoritmus Megközelítés az Érzelemfelismerésben

Elmentve itt :
Bibliográfiai részletek
Szerző: Balogh Dániel Balázs
További közreműködők: Kovács Dr. Endre
Pál Dániel
Dokumentumtípus: Diplomadolgozat
Kulcsszavak:gépi tanulás
K-közép algoritmus
konvolúciós neurális hálózat
mélytanulási algoritmus
szentimentanalízis
Online Access:http://dolgozattar.uni-bge.hu/54229
Leíró adatok
Kivonat:Ebben a szakdolgozatban részletesen vizsgálom a szentimentanalízis és gépi tanulás közötti kapcsolatot, valamint ezek gyakorlati alkalmazásait az érzelmi elemzés terén, különösen az audio hangfájlok esetében. Két fő hipotézist vizsgálok: az egyik arra irányul, hogy gépi tanulással lehetséges-e érzelmek alapján klaszterezni audio hangfájlokat, míg a másik azt kutatom, hogy a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) hatékonyabbak-e ezen a területen, mint az emberi elemzők. Az eredményeket saját kutatási adatok alapján elemzem és értékelem a három fejezetből álló dolgozatban. Célom az érzelemanalízis és gépi tanulás fejlődésének elősegítése és az ágazatban rejlő lehetőségek bemutatása.