Aplicação de redes LSTM, BiLSTM e CNN-BiLSTM para análise de sentimento em avaliações do Glassdoor
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPR |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/1884/76252 |
Resumo: | Orientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montaño |
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Maffazzolli, WesleyUniversidade Federal do ParanáMontaño, Razer Anthom Nizer Rojas, 1975-2022-06-03T20:28:45Z2022-06-03T20:28:45Z2021https://hdl.handle.net/1884/76252Orientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas MontañoMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.Inclui referências: p. 31-33Resumo: A pandemia de Covid-19 impôs a transformação digital como um quesito de sobrevivência para as empresas. Neste sentido, o mercado já assolado pela escassez de profissionais de TI, enfrenta uma competição sem precedentes para conquistar especialistas na área, cada vez mais exigentes e valiosos. Para concretizar suas estratégias digitais, as empresas precisam adotar práticas eficazes para atrair e reter talentos, como as baseadas na escuta ativa de profissionais em canais internos e externos. Neste sentido, este artigo tem como objetivo investigar a potencialidade da aplicação de modelos baseados em redes LSTM, BiLSTM e CNN-BiLSTM para a análise de sentimento de avaliações textuais publicadas no site de vagas e recrutamento Glassdoor. Desta forma, espera-se auxiliar empresas no acompanhamento de percepções publicadas por profissionais em relação às suas marcas a fim de aprimorarem suas estratégias de atração e retenção de talentos.1 recurso online : PDF.application/pdfInteligência artificialMineração de dados (Computação)Redes neurais (Computação)Aplicação de redes LSTM, BiLSTM e CNN-BiLSTM para análise de sentimento em avaliações do Glassdoorinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - E - WESLEY MAFFAZZOLLI.pdfapplication/pdf4964116https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/76252/1/R%20-%20E%20-%20WESLEY%20MAFFAZZOLLI.pdf181bb43b1f17f1d45898f70e3251090cMD51open access1884/762522022-06-03 17:28:45.586open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/76252Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-06-03T20:28:45Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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