Uma aplicação de análise de sentimentos para medir popularidade dos candidatos à presidência.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29262 |
Resumo: | Este trabalho consistiu na criação de uma inteligência artificial para classificação de Tweets sobre os principais candidatos a presidência do Brasil no ano de 2022. O resultado foi uma inteligência artificial que para o conjunto de dados de teste atingiu um percentual de 93% de precisão, usando como modelo arvore de decisão. Também foi criada uma aplicação Web feita com as tecnologias Javascript, React, Python e Firebase, usada para exibir os resultados obtidos. |
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Uma aplicação de análise de sentimentos para medir popularidade dos candidatos à presidência.A sentiment analysis application to measure the popularity of presidential candidates.Rede social TwitterTwitterRedes sociais e eleições 2022 - BrasilEleições 2022 - BrasilClassificador de sentimentosCandidatos à presidência do Brasil - popularidade em redes sociaisJavascriptPythonSocial network twitterSocial networks and elections 2022 - BrazilElections 2022 - BrazilFeelings classifierCandidates for the presidency of Brazil - popularity on social networksCiência da Computação.Este trabalho consistiu na criação de uma inteligência artificial para classificação de Tweets sobre os principais candidatos a presidência do Brasil no ano de 2022. O resultado foi uma inteligência artificial que para o conjunto de dados de teste atingiu um percentual de 93% de precisão, usando como modelo arvore de decisão. Também foi criada uma aplicação Web feita com as tecnologias Javascript, React, Python e Firebase, usada para exibir os resultados obtidos.This work consisted of creating an artificial intelligence to classify Tweets about the main candidates for the presidency of Brazil in the year 2022. The result was an artificial intelligence that for the test dataset reached a percentage of 93% accuracy, using as a decision tree model. A web application made with Javascript, React, Python and Firebase technologies was also created, used to display the results obtained.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIUFCGGOMES, Herman Martins.GOMES, H. M.http://lattes.cnpq.br/4223020694433271PEREIRA, Eanes Torres.PEREIRA, E. T.BRASILEIRO, Francisco VilarBRASILEIRO, F. V.http://lattes.cnpq.br/5957855817378897MOTA, Leonardo Rodrigues da.2022-09-022023-04-05T15:54:42Z2023-04-052023-04-05T15:54:42Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29262MOTA, Leonardo Rodrigues da. Uma aplicação de análise de sentimentos para medir popularidade dos candidatos à presidência. 2022. 12f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo), Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29262porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2023-04-05T15:59:47Zoai:localhost:riufcg/29262Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512023-04-05T15:59:47Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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