Reconhecimento de emoções em mineração de argumentos com deep learning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Salles, Gabriel Tardochi
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie
Texto Completo: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/30890
Resumo: Como uma das áreas de pesquisa promissoras em Inteligência Artificial, a Mineração de Argumentos fornece maneiras automatizadas para a extração de informações de dados textuais não estruturados gerados no contexto de uma argumentação. Avanços na melhor compreensão das discussões podem facilitar a tomada de decisão baseada em dados, o que significa produtos de maior qualidade e oportunidades reais para aprimorar o bem social. Neste trabalho, nos concentramos na tarefa específica do reconhecimento de emoções granulares em discussões online. Usando técnicas e arquiteturas de Deep Learning, são obtidos resultados um pouco superiores aos já publicados na literatura.
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spelling Salles, Gabriel TardochiCoelho, Orlando Bisacchi2022-10-19T14:16:45Z2022-10-19T14:16:45Z2022-06Como uma das áreas de pesquisa promissoras em Inteligência Artificial, a Mineração de Argumentos fornece maneiras automatizadas para a extração de informações de dados textuais não estruturados gerados no contexto de uma argumentação. Avanços na melhor compreensão das discussões podem facilitar a tomada de decisão baseada em dados, o que significa produtos de maior qualidade e oportunidades reais para aprimorar o bem social. Neste trabalho, nos concentramos na tarefa específica do reconhecimento de emoções granulares em discussões online. Usando técnicas e arquiteturas de Deep Learning, são obtidos resultados um pouco superiores aos já publicados na literatura.As one of the promising research areas in Artificial Intelligence, Argument Mining provides automated ways for extracting information from unstructured textual data generated in the context of an argument. Advances in better understanding of discussions can facilitate data-driven decision making, which means higher quality products and real opportunities to enhance social good. In this work, we focus on the specific task of recognizing granular emotions in online discussions. By leveraging Deep Learning techniques and architectures, results are obtained slightly superior to those already published in the literaturehttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/30890Universidade Presbiteriana MackenzieFaculdade de Computação e Informática (FCI)Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessinteligência artificialdiscussões onlinedeep learningartificial intelligenceonline discussionsdeep learningReconhecimento de emoções em mineração de argumentos com deep learninginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIEORIGINALGabriel Tardochi Salles....pdfGabriel Tardochi Salles....pdfGabriel Tardochi Sallesapplication/pdf313932https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/3277b8c6-2374-46d8-b469-5e3007bbdf2d/download68caa3a74868475848321a76b830f4c5MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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