Mineração de Textos: Detecção automática de sentimentos em comentários nas mídias sociais


Autoria(s): MARCELO NUNES DE BRITO, EDELEON
Data(s)

05/08/2016

Resumo

Avanços recentes nas técnicas de análise automática de documentos, possibilitaram o reconhecimento de aspectos subjetivos. Dentre algumas tarefas da análise de sentimentos, destaca-se a classificação da polaridade do texto, ou seja, o quão negativa ou positiva são as opiniões expressadas nele. Contudo, por ser uma área ainda em desenvolvimento, métodos criados para estas análises, na maioria, são para língua inglesa, o que dificulta sua utilização em textos escritos em português. Assim, esse trabalho tem como objetivo o estudo e a implementação de uma ferramenta que, conterá um algoritmo de classificação de sentimentos, sendo ele capaz de avaliar a polaridade de textos extraídos de mídias sociais, baseando-se em técnicas da mineração de textos. 

Formato

application/pdf

Identificador

http://www.fumec.br/revistas/sigc/article/view/3737

Idioma(s)

por

Publicador

Universidade FUMEC

Relação

http://www.fumec.br/revistas/sigc/article/view/3737/2034

Direitos

Direitos autorais 2016 Projetos e Dissertações em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento

Fonte

Monographs in Information Systems and Knowledge Management; v. 5, n. 1 (2016): Janeiro-Junho

Projetos e Dissertações em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento; v. 5, n. 1 (2016): Janeiro-Junho

2358-5501

Palavras-Chave #Sistemas de Informação #Mineração de textos
Tipo

info:eu-repo/semantics/article

info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Prototipagem