Comparativo entre Modelos de Classificação: Identificando Sentimentos de Textos em Português Brasileiro
Resumo
Este trabalho tem por objetivo realizar um comparativo entre modelos de classificação, e analisar a reação popular frente a um crime de natureza grave, mostrando como o processo de mineração de textos foi utilizado para fazer a coleta de dados, processamento do texto extraído e a criação de um modelo de classificação que permitiu fazer o mapeamento de opinião dos usuários do Twitter. Com os dados analisados, demonstrou-se que uma expressante parcela (55,04%) dos tweets foram de repúdio ao crime acontecido.Referências
Golden, P. (2011). Write here, write now. Disponível em: http://www.research-live.com/features/write-here-writenow/4005303.article. Acesso em: 09 de Abril de 2019.
Wiebe, J., Wilson, T., Cardie, C. (2006) “Annotating Expressions of Opinions and Emotions in Language”, Language Resources and Evaluation, v. 39, n. 2-3, pp. 165 –210.
de Oliveira, Aletheia Machado. (2016). Redes Sociais Virtuais, Blog, Wiki e Moocs, como parte de uma arquitetura pedagógica. Rehutec, Vol 5, No. 1, p12.
Francisco, Ovídio José. (2018). Recuperação de informação em atas de reunião utilizando segmentação textual e extração de tópicos. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
Ortigosa, A.; Martín, J. M.; Carro, R. M. (2014). Sentiment analysis in Facebook and its application to e-learning.Computers in Human Behavior, Vol. 31, p. 527-541.
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., e Pal, C. J. (2016). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann
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Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., e Pal, C. J. (2016). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann
Publicado
19/08/2020
Como Citar
SOUZA, Antonia.
Comparativo entre Modelos de Classificação: Identificando Sentimentos de Textos em Português Brasileiro. In: ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DE SÃO PAULO, 1. , 2020, São Paulo.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 34-37.
