Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Cavalcanti, Rafael Dutra |
| Orientador(a): |
Menasché, Daniel Sadoc,
Lima, Priscila Machado Vieira |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/844354
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Resumo: |
Uma notícia tendenciosa é, às vezes, bem suave para o interlocutor, e alcança seu objetivo de influenciar a opinião do leitor no mesmo sentido. Nos dias atuais, devido a quantidade de informações existentes, muitas pessoas sentem dificuldades em avaliar a ideia principal do conteúdo de uma notícia ou se existe alguma tendência, no caso deste trabalho, política. Nesta dissertação, buscamos a identificação de polaridade em notícias políticas em português através do processo de mineração de dados textuais com a utilização da Rede Neural sem Peso WiSARD e de uma derivação, a ClusWiSARD. O WiSARD funciona através de uma estrutura de discriminadores, onde cada discriminador é responsável por identificar uma classe. Realizamos avaliações relacionadas ao corpo da notícia e à manchete da notícia e realizamos uma avaliação de um veículo de mídia amplamente conhecido. Obtivemos acurácia de cerca de 90% ao utilizar o corpo da notícia completo e acurácia de cerca de 75% ao considerar apenas manchetes. Além disso, também fazemos uma análise temporal sobre a dinâmica política das tendências. |
