Avaliação experimental de classificadores para análise de sentimentos em dados de redes sociais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tiburcio, Gabriel Valentin
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33142
Resumo: Pesquisa sem auxílio de agências de fomento
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spelling Avaliação experimental de classificadores para análise de sentimentos em dados de redes sociaisAnálise de SentimentosTwitterPré-processamentoClassificadores de SentimentoMétricas de AvaliaçãoCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOPesquisa sem auxílio de agências de fomentoTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)As redes sociais virtuais são ambientes cada vez mais comuns no cotidiano das pessoas em todo o mundo. Os usuários das redes sociais compartilham informações sobre sua vida constantemente para outras pessoas, tornando as redes sociais em uma possível fonte de informação sobre as emoções de um indivíduo. O Twitter faz parte das redes sociais mais populares e utilizadas no mundo, onde seus usuários compartilham tweets, que são textos curtos de até 280 caracteres, e também imagens e vídeos. Por ser uma rede social tão utilizada e por disponibilizar um grande volume de tweets gratuitamente, diferentes estudos sobre análise de sentimentos são realizados utilizando esses dados. A análise de sentimentos combina conceitos de aprendizagem de máquina, recuperação de informação e linguística computacional para extrair informações sobre opiniões e emoções contidas em diversas fontes de dados, e então realizar uma classificação automática para um sentimento. Neste trabalho de conclusão de curso, são abordadas técnicas de préprocessamento de texto e cinco algoritmos para classificação de sentimento encontrados na literatura, sendo eles Random Forest, Logistic Regression, Naive Bayes Classifier, KNearest Neighbor (KNN) e Support Vector Machine (SVM). Neste contexto, foram feitos experimentos e comparações de desempenho entre os algoritmos utilizando uma base de dados pública. Foram feitas análises dos resultados das predições, com o objetivo de definir o classificador que melhor realizou a tarefa de classificação de sentimento. Os resultados mostram os algoritmos SVM e Logistic Regression se sobressaindo sobre os demais em todos os experimentos, obtendo 77% e 76, 1% de acurácia respectivamente. Já o algoritmo KNN com os piores resultados de classificações de sentimento com no máximo 59, 6% de acurácia.Universidade Federal de UberlândiaBrasilSistemas de InformaçãoBarioni, Maria Camila Nardinihttp://lattes.cnpq.br/3785426518998830Gabriel, Paulo Henrique Ribeirohttp://lattes.cnpq.br/3181954061121790Nascimento, Marcelo Zanchetta dohttp://lattes.cnpq.br/5800175874658088Tiburcio, Gabriel Valentin2021-11-05T15:27:50Z2021-11-05T15:27:50Z2021-10-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfTIBURCIO, Gabriel Valentin. Avaliação Experimental de Classificadores para Análise de Sentimentos em Dados de Redes Sociais. 2021. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33142porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2021-11-06T06:32:47Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/33142Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2021-11-06T06:32:47Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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