A Comparative Study for Sentiment Analysis on Election Brazilian News - Carvalho, Caio Magno; Nagano, Hitoshi; Barros, Allan Kardec (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2017: Anais do XI Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana, 2017)
A midia brasileira tem sido acusada ao longo dos anos de favorecer algumas entidades politicas e suas campanhas. Avaliar a verdade dessa afirmação não é uma tarefa simples dado o grau de subjetividade de quem avalia. Em periodos de eleição, essa controvérsia se torna mais acentuada visto a influência que a mídia exerce na opinião pública. Análise de Sentimento pode ser uma ferramenta útil na avaliação de notícias políticas. Este trabalho propõe um estudo comparativo de desempenho de três algoritmos de aprendizagem (Naïve Bayes, SVM e MaxEnt) e de três métodos de seleção de atributos (Qui Quadrado, CPD e CPPD) para classificação textos relacionados às eleições de 2014 para presidente e governador de São Paulo.