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Otto: descobrindo assuntos e sentimentos em comentários
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| metadataTrad.dc.contributor.author | Silva, Diego de Souza; |
| metadataTrad.dc.contributor.advisor | Raeder, Mateus; |
| metadataTrad.dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/5554382725750769; |
| metadataTrad.dc.publisher | Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
| metadataTrad.dc.title | Otto: descobrindo assuntos e sentimentos em comentários; |
| metadataTrad.dc.description.resumo | Este artigo apresenta um breve estudo sobre técnicas de mineração de texto e explora suas aplicações em comentários em português. Foi proposto um modelo capaz de analisar textos com a extração de assuntos e detecção do sentimento do autor. O modelo proposto foi aplicado em avaliações de restaurantes capturadas no TripAdvisor. LDA foi utilizado para modelagem de tópicos, enquanto SVM e Naive Bayes foram usados para a análise de sentimentos. Para fins comparativos, se propõe uma abordagem simples que utiliza dicionário de palavras e léxico. O método baseado em aprendizagem de máquina foi capaz de identificar assuntos e sentimentos e obteve melhores resultados do que a abordagem simples. Porém, a análise de sentimentos apresentou dificuldades em identificar textos negativos quando testado com usuários reais, problema que pode ser contornado com a aplicação de hiperparâmetros e uma base de treinamento maior. O artigo conclui que o modelo proposto pode ser utilizado em sistemas de tomada de decisões; |
| metadataTrad.dc.subject | Mineração de texto; Análise de sentimentos; Classificação de texto; Extração de tópico; Modelagem de tópicos; LDA; |
| metadataTrad.dc.type | TCC; |
| metadataTrad.dc.date.issued | 2019-12-10; |
| metadataTrad.dc.identifier.uri | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11039; |
| metadataTrad.dc.audience.educationLevel | Graduação; |
| metadataTrad.dc.curso | Ciência da Computação; |
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