Identificação computacional de emoções negativas em textos da internet: proposta de apoio ao usuário para controle emotivo

• Autor(a) principal: Ludwig, Maiquel Jardel
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIVATES (Biblioteca Digital da Univates - BD)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10737/2182
• topic: CET; Processamento de Linguagem Natural (PLN); Inteligência Artificial; Computação Afetiva

Com a internet cada vez mais presente no cotidiano das pessoas, alguns usuários utilizam do anonimato e da inconsequência para expressar sua raiva, preconceito e intolerância. Esta monografia apresenta a pesquisa e o desenvolvimento de uma solução em software capaz de detectar aspectos emotivos nos textos inseridos por usuários da internet, visando a redução dos conteúdos agressivos, principalmente nas redes sociais utilizadas amplamente pelos jovens. O software considera a utilização de vários segmentos da Inteligência Artificial como o Processamento de Linguagem Natural e o Aprendizado de Máquina, utilizando de textos da internet para a composição das bases de treinamento dos algoritmos de classificação. Os resultados foram obtidos a partir de três rodadas de testes com usuários, sendo necessária a calibragem dos algoritmos a cada iteração. Uma breve comparação entre os algoritmos Naive Bayes e Regressão Logística foi realizada sem diferenças de efetividade relevantes, concluindo-se que a qualidade do grupo de treinamento possui maior relevância na efetividade das classificações de textos agressivos do que a escolha entre esses dois algoritmos.