Desenvolvimento de ferramentas para análise de sentimentos em redes sociais: a rede social Twitter

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brito, Luís
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/79866
Resumo: Dissertação de mestrado em Computer Science
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spelling Desenvolvimento de ferramentas para análise de sentimentos em redes sociais: a rede social TwitterEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado em Computer ScienceSocial networks have allowed, over the past few years, the appearance of new ways to share opinions and ideas in texts, providing a basis for studying opinions on a large scale. The tools for the retrieval and analysis of sentiments, contained in this information, are still under development, limited by access restrictions and technical difficulties in the development of new methods, which involve natural language processing and text mining. This work aims to develop tools to recover and analyze sentiments present in social networking texts. A case study using Twitter will be used for validation. During this process, data obtained from this social network was stored in a document oriented database, Elasticsearch, organized by topics helping its use in the following phases. Then, the data went through a set of pre-processing steps, to maximize the value of their content, seeking to improve the chances of obtaining a correct classification. Finally, the processed textual data were submitted to the algorithm chosen for classification, Naive Bayes. The results obtained over two different datasets show that the pre-treatment of data is very important regarding to the classification of sentiments in texts. Overall, a computational architecture has been developed that can foster sentiment analysis applications over social network data from TwitterAs redes sociais têm permitido, ao longo dos últimos anos, o aparecimento de novas formas de partilhar opiniões e ideias em textos, fornecendo uma base para o estudo de opiniões em larga escala. As ferramentas para a recuperação e análise de sentimentos sobre este tipo de informação estão ainda em fase de desenvolvimento, sendo limitadas pelas restrições de acesso e dificuldade técnica no desenvolvimento de métodos de análise de sentimentos, que envolvem processamento de língua natural e mineração de textos. Este trabalho desen-volveu ferramentas para recuperação e análise de sentimentos de textos de redes sociais. O trabalho teve como base de estudo a rede social Twitter, e utilizou a sua informação para a validação dos resultados. Durante o processo, os dados obtidos desta rede social foram armazenados numa base de dados orientado a documentos, Elasticsearch, organiza-dos por tópicos, facilitando o seu uso nas fases seguintes. Depois, os dados passaram por vários passos de pré-processamento, de forma a maximizar o valor do seu conteúdo, procurando melhorar as probabilidades de se obter uma anáçise de sentimentos mais pre-cisa. Por fim, os dados textuais processados foram submetidos ao algoritmo escolhido para a classificação, o Naive Bayes. Os resultados obtidos em dois conjuntos de dados distin-tos mostram que o pré-tratamento dos dados é muito importante no que diz respeito à classificação de sentimentos, quando comparamos os vários resultados obtidos. Globalmente, uma arquitectura computacional foi desenvolvida que pode potenciar aplicações de análise de sentimentos sobre dados da rede social Twitter.Rocha, MiguelAlmeida, J. J.Universidade do MinhoBrito, Luís2018-12-202018-12-20T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/79866por203014278info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-12-09T01:20:57Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/79866Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:43:20.541423Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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