Aplicação de Deep Learning em dados refinados para Mineração de Opiniões
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Valiati, Joao Francisco | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/4658545839496086 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Jost, Ingo | |
| Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes) | http://lattes.cnpq.br/9941407109816616 | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2015-06-12T19:13:14Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2015-06-12T19:13:14Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2015-02-26 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | Deep Learning is a Machine Learning’s sub-area that have achieved satisfactory results in different application areas, implemented by different algorithms, such as Stacked Auto- encoders or Deep Belief Networks. This work proposes a research that applies a classifier that implements Deep Learning concepts in Opinion Mining, area has been approached by con- stant researches, due the need of corporations seeking the understanding that customers have of your products or services. The Opinion Mining’s growth is favored also by the collaborative Web 2.0 environment, where multiple tools provide issuing opinions. The data used for exper- iments were refined in preprocessing step in order to apply Deep Learning, which it one of the main tasks the feature selection, in refined data, instead of applying Deep Learning in more raw data. The refinement strategy combined with the promising technology of Deep Learning has demonstrated in preliminary experiments the achievement of competitive results with other studies and opens the perspective for extension of this work. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | Deep Learning é uma sub-área de Aprendizado de Máquina que tem obtido resultados sa- tisfatórios em várias áreas de aplicação, implementada por diferentes algoritmos, como Stacked Auto-encoders ou Deep Belief Networks. Este trabalho propõe uma modelagem que aplica uma implementação de um classificador que aborda técnicas de Deep Learning em Mineração de Opiniões, área que tem sido alvo de constantes estudos, dada a necessidade das corporações buscarem a compreensão que clientes possuem de seus produtos ou serviços. O favorecimento do crescimento de Mineração de Opiniões também se dá pelo ambiente colaborativo da Web 2.0, em que várias ferramentas propiciam a emissão de opiniões. Os dados utilizados passaram por um refinamento na etapa de pré-processamento com o intuito de aplicar Deep Learning, da qual uma das principais atribuições é a seleção de características, em dados refinados em vez de dados mais brutos. A promissora tecnologia de Deep Learning combinada com a estratégia de refinamento demonstrou nos experimentos a obtenção de resultados competitivos com outros estudos relacionados e abrem perspectiva de extensão deste trabalho. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/3841 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Deep learning | en |
| Assunto (dc.subject) | Mineração de opiniões | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Deep belief networks | en |
| Assunto (dc.subject) | Opinion mining | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação | pt_BR |
| Título (dc.title) | Aplicação de Deep Learning em dados refinados para Mineração de Opiniões | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Dissertação | pt_BR |
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