Estudo Comparativo de Algoritmos de Classificação Supervisionada para Classificação de Polaridade em Análise de Sentimentos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Albuquerque, Rotsen Diego Rodrigues de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE)
Texto Completo: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/2150
Resumo: Com o grande aumento de dados na internet, mostra-se uma rica fonte para a avaliação da opinião pública sobre uma entidade específica. Consequentemente, o número de opiniões disponíveis torna impossível uma tomada de decisão se for necessário ler e analisar todas as opiniões. Como o uso de Machine Learning tem sindo bastante usado, irei apresentar um estudo comparativo de dois algoritmos para classificar oscomentários usando técnicas de processamento de linguagem natural e Análise de Sentimentos. O dados obtidos foram obtidos manualmente onde através do site de competições chamado Kaggle temos cerca de 50.000 comentários sobre diversos filmes. Este estudo tem por finalidade usar também os conceitos da ciência de dados e Machine Learning, processamento de linguagem natural e analises de sentimentos para agregar mais informação sobre a industria de entretenimento e cinema. Por isso esses algoritmos foram criados para que seja possível mostrar os resultados para esse domínio nos reviews de filmes registrados no site da grande industria cinematográfica o famoso IMDB. Após a aplicação dos treinos e testes, a máquina teve uma Acuráciade 86% sobre a predição de textos comentados de filmes.
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