�� ������������������������������ �������������� ���������������� ���� �������� ���� �������������������� ���������� ������ �������������������� ������ �������������� �������������������� ������������������������ ������ ���������� ���������������������������� ���� ������ �������� ���������� ������������. ���������� ������������������, �� ������������������ �������� ���������������������� ������ ������������������. ���� ������ ������������ ������ ������������ ������ ������ �������������� ������������ ������ �������������������� ����������������������, ���������� ���������������������� ������������ �� ���������������������������� ���������� ������ ���������������������� ���� �������������� ��������. ������ �������������� ���������� ������ ���������������� ������������������������ �������������� ���������������� ���������������� ��������������������������, ������������������������������ ���������������� ������������������ �������������� ������ ������������������������ deep learning. ������ ������������������, ������������������������ ���������������������������� ���� ���������� feedforward ������ ������������������������ �������������������� �������������� ���� ���������������� �������������� ������ ���� ������������ ������������, ������������������������ �������������������������������� ���������������� ������ �������������������� ���� ���������������� ���������������� NLP. ��������������������������, �������� ������ ������ ������������ ��������������������, �� ���������� �������� �������� �������������������� ������������������������ �������������������� �������������� (CNN) ������ ���������� ������������ ����������������, ������������������������ �� ���������������� Recurrent �������������������� �������������� (LSTM), ���������� ������ ���������������� ������������������������������ �������� (Attention mechanism, Dropout ������ Noise layers). ���� �������������������� ������ ������������������ �������������������� ���� ������ ������������������������ ���������������� �������������������������������� ���������������� ������ �������������������� ���� ������������������������ ������ Stanford, �� ���������� ������������������������ ������ ���������������������� �������������������� �������� �������������� ������ ���� �������� ����������������������. ������������ ��������������: ���������������������� ������������������ ������������, ������������������������������ ��������������������������, ���������������������� �������������� ��������������, Feedforward, CNN, LSTM, GRU, Deep Learning.

Sentiment classi���cation of written text is a process that produces useful and exploitable information in a wide range of domains. Until recently, this process was carried out by humans. In the course of time, the rapid increase of available information, necessitate the automation of this process by arti���cial means. In this work, intelligent sentiment analysis techniques are being implemented, using machine learning and speci���cally deep learning methods. In particular, architectures are being designed using multi-level Convolutional Neural Networks (CNNs), utilizing preprocessed data generated by various NLP techniques. Furthermore, beyond the ���nal approach, which was a combination of CNNs and other intelligent techniques, the implementation of Recurrent Neural Networks (LSTMs) and optimization techniques (Attention mechanism, Dropout and Noise layers) were explored. The result of the design was compared to the integrated text classi���cation service developed by the University of Stanford, which uses a di���erent approach to solving this problem. Keywords: Convolutional Neural Networks, Sentiment analysis, Natural Language Processing, Feedforward, CNN, LSTM, GRU, Deep Learning.

���� �������������������� ����: �������������������� ������ ������������������������������������ (������������������������ ��������������������)