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Autor Silva, Diego de Souza;
Orientador Raeder, Mateus;
Lattes do orientador http://lattes.cnpq.br/5554382725750769;
Instituição Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
Título Otto: descobrindo assuntos e sentimentos em comentários;
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;
Palavras-chave Mineração de texto; Análise de sentimentos; Classificação de texto; Extração de tópico; Modelagem de tópicos; LDA;
Tipo TCC;
Data de defesa 2019-12-10;
URI http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11039;
Nivel Graduação;
Curso Ciência da Computação;


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Nome: Diego de Souza ...
Tamanho: 974.1Kb
Formato: PDF
Descrição: Descobrindo_assuntos
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