Ανίχνευση μεταφορικών γλωσσικών φαινομένων με την χρήση Συνδυασμού Βαθιών Νευρωνικών δικτύων - Ποταμιάς, Ρολάνδος Αλέξανδρος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Συστημάτων Μετάδοσης Πληροφορίας και Τεχνολογίας Υλικών. Εργαστήριο Ευφυών Επικοινωνιών και Δικτύων Ευρείας Ζώνης, 2018)
Αντικείμενο της διπλωματικής εργασίας είναι η ανάπτυξη μοντέλων αναγνώρισης μεταφορι- κών γλωσσικών φαινομένων(ΜΓΦ) με τεχνικές βαθιάς μηχανικής μάθησης (Deep Learning). Το πρόβλημα της αναγνώρισης και κατάταξης ΜΦΓ αποτελεί ένα ανοιχτό πρόβλημα της Συναισθηματικής Ανάλυσης στο πεδίο της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας λόγω της νοηματικής αντίθεσης που περιέχεται σε αυτά. Το πρόβλημα αυτό αποτελείται από την αναγνώριση τριών αλληλένδετων ΜΓΦ: του σαρκασμού, της ειρωνείας και της μεταφοράς, τα οποία, στα πλαίσια της παρούσας εργασίας, αντιμετωπίζονται με προηγμένες τεχνικές βαθείας μηχανικής μάθησης (RNN, LSTM) και με τεχνικές μηχανισμών διανυσματικής υποστήριξης (SVM). Αρχικά, διευρευενούνται μέσω εκτεταμένης βιβλιογραφικής έρευνας οι τεχνολογίες αιχμής (stat-of-the-art) και οι ερευνητικές εξελίξεις στην ανίχνευση και αναγνώριση ΜΓΦ και κατα- γράφονται οι σημαντικότερες προσεγγίσεις. Στην ανασκόπηση αυτή, δίνεται ιδιαίτερη έμφαση τόσο στην μέθοδο εξαγωγής χαρακτηριστικών όσο και στους αλγορίθμους μηχανικής μάθη- σης που χρησιμοποιούνται. Στην συνέχεια περιγράφονται συνοπτικά οι βασικές θεωρητικές αρχές πάνω στις οποίες βασίζεται η προτεινόμενη αντιμετώπιση του προβλήματος. Στην συνέχεια αναπτύσσεται το πλαίσιο και το στάδιο προεπεξεργασίας των σχετικών δεδομένων (από κοινωνικά δίκτυα, -tweets)με σκοπό τη βέλτιστη προετοιμασία τους πριν ει- σαχθούν στα μοντέλα βαθιάς μηχανικής μάθησης. Επιπρόσθετα, εξάγονται από τα δεδομένα χαρακτηριστικά που μπορούν να διαχωριστούν σε τέσσερις κατηγορίες: τα συντακτικά, εκ- φραστικά, συναισθηματικά και ψυχολογικά, καθένα από τα οποία αποτυπώνει πτυχές για την μέθοδο γραφής και εκφοράς λόγου του χρήστη των κοινωνικών δικτύων. Τέλος, δημιουργείται ένα πρωτότυπο μοντέλο Deep Ensemble Soft Classifier-DESC, που συνδυάζει αλγορίθμους βαθιάς μάθησης. Χρησιμοποιώντας τέσσερα διαφορετικά σύνολα δε- δομένων αναφοράς (benchmark data), από γνωστά και διαδεδομένα συνέδρια και σχετικούς διαγωνισμούς (Semantic Evaluation-SemVal), και εξαντλητική αξιολόγηση της ικανότητας αναγνώρισης, διακρίνουμε πως το μοντέλο DESC επιτυγχάνει πολύ καλή συμπεριφορά, άξια σύγκρισης με σχετικές μεθοδολογίες και τεχνολογίες αιχμής στο προκλητικό πεδίο της ανα- γνώρισης ΜΓΦ.