Análise de polaridade e de tópicos em tweets no domínio da política no Brasil
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15138 |
Resumo: | The political scenario in Brazil is one of the busiest and most controversial in the last decade. With the advent of social networks, a new communication channel between voters and politicians was created, with users having a space to publish their opinions, beliefs and also follow the posts of other people. In this context, this work shows the performance of BERT models in the polarity (positive, negative or neutral) and topic analysis of tweets related to Brazilian politics. Experiments were carried out with tweets related to the 2018 elections achieving results (F1 = 96%) better than the ones obtained by previous works for the polarity classification. The qualitative analysis of the topics (the first one using BERTopic in this corpus) also resulted in promising insights. |
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Capellaro, LeonardoCaseli, Helena de Medeiroshttp://lattes.cnpq.br/6608582057810385http://lattes.cnpq.br/1323489363246457e1dca9f2-9f4d-4044-bf3b-733a49de24ed2021-11-23T12:29:16Z2021-11-23T12:29:16Z2021-10-14CAPELLARO, Leonardo. Análise de polaridade e de tópicos em tweets no domínio da política no Brasil. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15138.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15138The political scenario in Brazil is one of the busiest and most controversial in the last decade. With the advent of social networks, a new communication channel between voters and politicians was created, with users having a space to publish their opinions, beliefs and also follow the posts of other people. In this context, this work shows the performance of BERT models in the polarity (positive, negative or neutral) and topic analysis of tweets related to Brazilian politics. Experiments were carried out with tweets related to the 2018 elections achieving results (F1 = 96%) better than the ones obtained by previous works for the polarity classification. The qualitative analysis of the topics (the first one using BERTopic in this corpus) also resulted in promising insights.O campo da política no Brasil é um dos mais movimentados e mais polêmicos da última década. Com o advento das redes sociais, um novo canal de comunicação entre os eleitores e os políticos foi criado, com os usuários tendo um espaço para publicar suas opiniões, crenças e também acompanhar publicações de outras pessoas. Neste contexto, este trabalho mostra como modelos BERT se saem na análise de polaridade (positiva, negativa ou neutra) e de tópicos de grandes quantidades de tweets relacionados à política do Brasil. Experimentos foram realizados com tweets relacionados às eleições de 2018, e melhores resultados (F1 = 96%) foram obtidos para a classificação de polaridade em comparação com trabalhos anteriores. A avaliação qualitativa dos tópicos (a primeira usando BERTopic neste corpus) também mostrou resultados promissores.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEngenharia de Computação - ECUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessPLNBERTAnálise de sentimentosAnálise de tópicosPortuguês do BrasilSentiment analysisTopic analysisCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOAnálise de polaridade e de tópicos em tweets no domínio da política no BrasilPolarity and topic analysis in tweets about politics in Brazilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis600600e36d4e63-960d-4f5c-9c93-f8b7f5f93d65reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALTCC_Leonardo_Capellaro.pdfTCC_Leonardo_Capellaro.pdfapplication/pdf837606https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15138/1/TCC_Leonardo_Capellaro.pdfd413f5dc8331794e9ed31972699591acMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15138/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52TEXTTCC_Leonardo_Capellaro.pdf.txtTCC_Leonardo_Capellaro.pdf.txtExtracted texttext/plain76711https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15138/3/TCC_Leonardo_Capellaro.pdf.txtca75a1183d59a085bbd38c93c046de2cMD53THUMBNAILTCC_Leonardo_Capellaro.pdf.jpgTCC_Leonardo_Capellaro.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5305https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15138/4/TCC_Leonardo_Capellaro.pdf.jpgfb3a48f71f41aec7040828659c5f6818MD54ufscar/151382023-09-18 18:32:20.756oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/15138Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:20Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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