Mineração de Textos: Detecção automática de sentimentos em comentários nas mídias sociais
Data(s) |
05/08/2016
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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 | |
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 |