Mineração de opinião em textos opinativos utilizando algoritmos de classificação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Fernando Leandro dos
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/7711
Resumo: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2013.
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spelling Santos, Fernando Leandro dosLadeira, MarceloSANTOS, Fernando. Mineração de opinião em textos opinativos utilizando algoritmos de classificação. 2013. xi, 60 f., il. Monografia (Bacharelado em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.http://bdm.unb.br/handle/10483/7711Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2013.Este trabalho descreve uma análise de mineração de opinião realizada sobre uma base de dados extraída da intenet e composta de comentários que contêm gírias, abreviações e outros jargões da internet. A mineração de opinião é a área de estudos que tenta identificar e classificar a subjetividade, como opiniões, emoções ou sentimentos na linguagem natural. Nesta pesquisa, 759 mil comentários em português foram extraídos da loja de aplicativos Google Play. Devido à grande quantidade de comentários, foram necessárias técnicas de processamento distribuído, envolvendo ferramentas poderosas como o Hadoop e o Mahout. O trabalho teve como principal constatação a verificação da baixa eficácia do pré-processamento em textos para a tarefa de mineração de opinião no domínio tratado. O trabalho também contribuiu com a criação de um corpus composto por 759 mil comentários e um dicionário de gírias, abreviações da Internet. _____________________________________________________________________________ ABSTRACTThis work describes an opinion mining aplication over a dataset extracted from the web and composed of reviews with lots of internet slangs, abbreviations and typo errors. Opinion mining is a study field that tries to identify and classify subjectivity, such as opinions, emotions or sentiments in natural language. In this research, 759 thousand portuguese reviews were extracted from the app store Google Play. Due to the large amount of reviews, large scale processing techniques were needed, envolving powerful frameworks such as Hadoop and Mahout. The main contribution of this research was to verify the low efficiency of pre-processing techniques in the opinion mining task for the treated domain. The work also contributed to the creation of a corpus consisting of 759 thousand reviews and a dictionary of slangs and abbreviations commonly used in the Internet.Submitted by Ruthlea Nascimento (ruthlea.nascimento@gmail.com) on 2014-06-18T10:37:15Z No. of bitstreams: 1 2013_FernandoLeandrodosSantos.pdf: 1841807 bytes, checksum: a54cff4367792f809e4af62b6ec67557 (MD5)Approved for entry into archive by Elna Araujo (elna@bce.unb.br) on 2014-06-18T18:55:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_FernandoLeandrodosSantos.pdf: 1841807 bytes, checksum: a54cff4367792f809e4af62b6ec67557 (MD5)Made available in DSpace on 2014-06-18T18:55:32Z (GMT). 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