search

ftn-ai-lab / ori-2017-siit

Materijali za predmet Osnovi računarske inteligencije
0 stars 2 forks source link

Chatbot #17

Closed saraperic13 closed 7 years ago

saraperic13 commented 7 years ago

Članovi tima: Sara Perić (sw26-2014) Grupa 2 Asistent: Ivan Perić

Opis problema: Na osnovu unete poruke detektuje se sentiment i korisnik dobija odgovor (koji predstavlja neku zanimljivu činjenicu) suprotnog sentimenta pri čemu prioritet imaju oni odgovori koji sadrže neku od ključnih reči iz poruke.

Algoritmi: Uneta poruka će se prvobitno obraditi tako da se izignorišu znakovi interpunkcije kao i beznačajne reči (poput veznika). Koristiće se bag of words ili n-gram model za ulazni vektor. Za klasifikaciju NB classifier.

Metrika za proveru ispravnosti rešenja: Procenat odgovora koji odgovaraju suprotnom sentimentu i imaju veze sa upućenom porukom.

Podaci koji se koriste: Trening i testni podaci: https://www.crowdflower.com/wp-content/uploads/2016/07/text_emotion.csv Kao odgovori: ručno kreiran dataset.

Validacija rešenja: 70% testnih podataka koristiće se za treniranje, ostalih 30% za testiranje.

ivan7792 commented 7 years ago

Na koji način vršite izbor "zanimljive činjenice" suprotnog senitmenta? Prvi deo se poklapa sa gradivom koje je rađeno na vežbama, pa onda drugi deo predstavlja fokus projekta. Da li zanimljivu činjenicu određujete nekom vrstom predikcije, ili vršite obično brojanje poklapanja reči sa svim primerima suprotnog sentimenta?

saraperic13 commented 7 years ago

Hvala na odgovoru. Odustajem od projekta.