Utilização de redes neurais artificiais como estratégia para o reconhecimento de emoções
Resumo
A inteligência artificial vem sendo aplicada e ganhando espaço em diferentes áreas. No presente trabalho foi utilizado RNA para analisar opiniões de usuários na rede social twitter. Com o objetivo de melhorar a precisão dos resultados, uma rede neural recorrente do tipo LSTM foi desenvolvida e executada em GPUs com o dataset público. Os resultados experimentais mostraram um índice de até 50% de acertos quanto à classificação das emoções, utilizando a estratégia do TensorFlow com redução da quantidade de epochs.Referências
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Kunas, C. A., Heck, L., and Padoin, E. L. (2021). Desempenho de modelos de redes neurais recorrentes para análise de sentimentos. In XXI Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD), pages 1-4, Joinville, SC. SBC.
Kunas, C. A., Padoin, E. L., and Navaux, P. O. A. (2023). Accelerating deep learning model training on cloud tensor processing unit. In International Conference on Cloud Computing and Services Science (CLOSER), pages 1-8, Prague, Czech Republic. Springer.
Mahesh, B. (2020). Machine learning algorithms a review. In International Journal of Science and Research (IJSR), pages 1-6, Uttar Pradesh, India. Springer.
Wang, X., Zhao, Y., and Pourpanah, F. (2020). Recent advances in deep learning. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 11:747-750.
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Publicado
10/05/2023
Como Citar
MEOTTI, Mayara de L. S.; KÜNAS, Cristiano A.; PADOIN, Edson L..
Utilização de redes neurais artificiais como estratégia para o reconhecimento de emoções. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 23. , 2023, Porto Alegre/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 9-12.
ISSN 2595-4164.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2023.229257.
