Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Lopes, Anderson Claiton |
| 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: |
https://hdl.handle.net/11449/255877
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Resumo: |
Os recentes avanços tecnológicos proporcionaram um aumento no volume de dados disponíveis nas redes sociais. Nesse tipo de ambiente as pessoas, na sua grande maioria, procuram desenvolver diálogos, expressar opiniões e sentimentos. Esse comportamento ganha cada vez mais a atenção de empresas e organizações, influenciando na tomada de decisões das mesmas. Cada rede social possui uma característica, o que influencia no comportamento do usuário. O Twitter, por exemplo, é uma plataforma na qual os usuários expressam suas opiniões por meio de pequenas mensagens e recebem comentários de outros usuários, que podem ser por meio de texto, áudio, imagens e vídeos. Analisar essas informações em tempo real com técnicas manuais, prova-se impraticável e, com isso, ferramentas computacionais tornaram-se relevantes nesse tipo de análise. O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área da Inteligência Artificial e da Linguística, dedicada a fazer os computadores entenderem as declarações ou palavras escritas em línguas humanas. A PLN surgiu para facilitar o trabalho do usuário e para satisfazer o desejo de se comunicar com o computador em linguagem natural. Nos últimos anos, surgiram diversos estudos com diferentes heurísticas, afim de resolver o problema. Uma destas é o uso de algoritmos combinados com o uso de aprendizado de máquina. Diversos estudos destacam a importância da combinanção de algoritmos e técnicas computacionais, sempre com o objetivo de chegar aos melhores resultados. Assim, o presente trabalho teve como objetivo combinar algoritmos de processamento de linguagem natural e ferramentas computacionais, com a obtenção de melhores resultados de acurácia, precisão, revocação e F1-score, quando comparado a outras propostas, no desafio de analisar sentimentos. |
