Análise de sentimentos utilizando uma base de treinamento limitada
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/69034 |
Resumo: | Sentiment analysis is a classification algorithm that needs labeled data to train your neural network. This work raised the question whether it was possible to create a neural network from a small database, given the difficulty of manually labeling large masses of data. From the observation of the manually classified base, criteria were raised and automatic labeling was performed on more data in order to obtain a training base with the necessary amount of classified data. Finishing with the training of a model and gauging its metrics based on the test base, obtaining a satisfactory result of 77% of accuracy. |
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Análise de sentimentos utilizando uma base de treinamento limitadaAnálise de sentimentosClassificação de textosSentiment analysis is a classification algorithm that needs labeled data to train your neural network. This work raised the question whether it was possible to create a neural network from a small database, given the difficulty of manually labeling large masses of data. From the observation of the manually classified base, criteria were raised and automatic labeling was performed on more data in order to obtain a training base with the necessary amount of classified data. Finishing with the training of a model and gauging its metrics based on the test base, obtaining a satisfactory result of 77% of accuracy.A análise de sentimentos é um algoritmo de classificação que necessita de dados rotulados para o treinamento da sua rede neural. Este trabalho levantou a questão se era possível a criação de uma rede neural a partir de uma pequena base de dados, visto a dificuldade de uma rotulagem manual de grandes massas de dados. A partir da observação desta base classificada manualmente foi levantado critérios e executado rotulações automáticas em mais dados a fim de obter uma base de treinamento com a quantidade de dados classificada necessária. Finalizando com o treinamento de um modelo e aferindo suas métricas baseadas na base de teste, obtendo um satisfatório resultado de 77% de acurácia.Silva, Ticiana Linhares Coelho daMarques, Josué dos Santos2022-10-31T14:32:33Z2022-10-31T14:32:33Z2022info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfMARQUES, Josué dos Santos. Análise de sentimentos utilizando uma base de treinamento limitada. 2022. 38 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas e Mídias Digitais) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2022.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/69034porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-10-31T14:32:50Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/69034Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:24:56.661680Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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