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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33142| ORCID: |  http://orcid.org/0000-0003-1315-1222 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Avaliação experimental de classificadores para análise de sentimentos em dados de redes sociais |
| Autor(es): | Tiburcio, Gabriel Valentin |
| Primeiro orientador: | Barioni, Maria Camila Nardini |
| Primeiro membro da banca: | Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro |
| Segundo membro da banca: | Nascimento, Marcelo Zanchetta do |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Análise de Sentimentos Pré-processamento Classificadores de Sentimento Métricas de Avaliação |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | TIBURCIO, 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. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33142 |
| Data de defesa: | 26-Out-2021 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| AvaliacaoExperimentalClassificadores.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso | 1.77 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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