Subsídios Linguísticos para Classificação Automática de Textos de User-Generated Content - Pereira, Mateus Araújo; Souza, Jackson Wilke da Cruz (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2024: Anais do XV Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana, 2024)
Este estudo visa classificar as estruturas de textos User-Generated Content (UGC), usando o corpus DANTE-stocks, composto por tweets sobre o mercado financeiro. Os textos foram analisados e classificados manualmente com critérios semânticos, coesivos e de coerência em função da estrutura linguística, resultando em três classes: (i) bem, (ii) mediamente e (iii) mal estruturado. A integração dessas abordagens oferece embasamento para o desenvolvimento de aplicações no âmbito do Processamento de Linguagem Natural com relação a textos de UGC.