Desenvolvimento e aplicação de um classificador de opinião sobre o uso de medicamentos antirretrovirais utilizando o Twitter

• Autor(a) principal: Ferreira, Guilherme Gonçalves Pereira da Silva
• Data de Publicação: 2023
• Outros Autores: Conceição, Luiz lúcio Renovato da
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/31034
• topic: Mineração de dados textuais; Rede neural artificial; Processamento de linguagem natural; HIV; Extração de informação; Mineração de dados (Computação); HIV; Twitter (Rede social on-line)

Os medicamentos antirretrovirais aumentam a sobrevida e melhoram a qualidade de vida dos pacientes com HIV que conseguem aderir ao tratamento corretamente. Todavia, seus efeitos colaterais podem ser desagradáveis, ocasionando com frequência o abandono do tratamento. Uma fonte de informação sobre os efeitos colaterais desses medicamentos são os comentários de seus usuários publicados nas redes sociais como o Twitter. Para classificar textos sobre medicamentos antirretrovirais, este trabalho realizou o pré-processamento de tweets rotulados por especialista da área farmacêutica, extraiu e selecionou features utilizando o algoritmo Random Forest, aplicou o modelo SVM e analisou os resultados a partir das métricas observadas a partir de uma matriz de confusão. Apesar da quantidade reduzida de tweets disponíveis para o treinamento do modelo, a acurácia encontrada foi de 70,18%. Este trabalho demonstra que o classificador de opinião pode ser utilizado para identificar os textos relevantes para uma posterior aplicação de função de sentimento e também sugere melhorias que podem ser realizadas para aumentar a acurácia do modelo