Análise de Sentimentos em Tweets: um Estudo de Caso sobre os cortes de orçamentos nas IFEs

  • Danielly Rayanne M. Lima IFPB
  • Raissa Ohana F. O e Silva IFPB
  • Álvaro Getúlio Medeiros IFPB
  • André Luiz Alves IFPB

Resumo


Compreender as opiniões dos cidadãos, principalmente por parte dos governantes, é fundamental para a tomada de decisões. No entanto, com a diversidade de mídias sociais e consequente geração de grande volume de dados, analisar essas informações de forma manual é uma tarefa difícil de ser realizada. Este trabalho tem por objetivo construir um classificador de sentimentos capaz de analisar as opiniões de forma automática envolvendo tweets sobre os cortes orçamentário realizados pelo governo brasileiro no primeiro semestre de 2019. Para isso, quatro técnicas de aprendizagem de máquina para classificação de textos foram comparadas, onde a técnica que usa redes neurais obteve o melhor resultado com acurácia de 80%.

Palavras-chave: Análise de Sentimento, Aprendizado de Máquina, Processamento de Linguagem Natural

Referências

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Publicado
30/06/2020
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LIMA, Danielly Rayanne M.; O E SILVA, Raissa Ohana F. ; MEDEIROS, Álvaro Getúlio; ALVES, André Luiz. Análise de Sentimentos em Tweets: um Estudo de Caso sobre os cortes de orçamentos nas IFEs. In: ENCONTRO NACIONAL DE COMPUTAÇÃO DOS INSTITUTOS FEDERAIS (ENCOMPIF), 7. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 25-28. DOI: https://doi.org/10.5753/encompif.2020.11064.