Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Medeiros, Richerland Pinto [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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 Estadual Paulista (Unesp)
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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://hdl.handle.net/11449/150974
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Resumo: |
Esta pesquisa tem como objetivo analisar o uso da técnica estatística de aprendizado de máquina Maximização de Entropia, voltado para tarefas de processamento de linguagem natural na inferência de emoções em textos obtidos da rede social Facebook. Foram estudados os conceitos primordiais das tarefas de processamento de linguagem natural, os conceitos inerentes a teoria da informação, bem como o aprofundamento no conceito de um modelo entrópico como classificador de textos. Os dados utilizados na presente pesquisa foram obtidos de textos curtos, ou seja, textos com no máximo 500 caracteres. A técnica em questão foi abordada dentro do aprendizado supervisionado de máquina, logo, parte dos dados coletados foram usados como exemplos marcados dentro de um conjunto de classes predefinidas, a fim de induzir o mecanismo de aprendizado a selecionar a classe de emoção mais provável dado o exemplo analisado. O método proposto obteve índice de assertividade médio de 90%, baseado no modelo de validação cruzada. |
