Autor(es): TAYLOR SANTOS OLIVEIRA
Palavras-chave: Análise de sentimento, nível de documento, estatística, polaridade geral
Defendido/Publicado em: 2019-06-01
Orientador(a): Parcilene Fernandes de Brito
Curso: Ciência da Computação
Dado o rápido crescimento das mídias sociais, os sentimentos expressos pelos usuários a respeito dos mais variados assuntos tornaram-se mais visíveis. As mídias sociais transformaram-se rapidamente em uma verdadeira plataforma de informação e comunicação instantânea, registrando publicamente pensamentos, opiniões e emoções. O TripAdvisor® é um exemplo de site de viagens que fornece informações e conteúdos relacionados ao turismo e disponibiliza espaço para que seus usuários avaliem os produtos comprados ou serviços contratados por meio de uma escala de valor ou a partir de comentários. A partir disso, tem-se
uma série de pesquisas que buscam formas automatizadas capazes de obter opiniões e atribuir polaridades (positiva, negativa ou neutra) a esses conteúdos. A Análise de Sentimentos é a parte da computação responsável por lidar com esse desafio usando processamento de linguagem natural. Com base no contexto de Análise de Sentimentos, este trabalho abordou o desenvolvimento de um módulo de Análise de Sentimentos baseado no nível do documento a partir de uma adaptação do modelo cascata para analisar avaliações feitas por usuários do TripAdvisor®. A aplicação das métricas precision, recall e F-measure, além da análise de correlação entre o resultado do módulo de Análise de Sentimentos no nível do documento e o valor expresso pelo usuário via escala Likert na avaliação realizada no TripAdvisor® mostrou que o módulo de AS - Nível do Documento apresentou bons resultados.
OLIVEIRA, T. S. DESENVOLVIMENTO E VERIFICAÇÃO DO MÓDULO DE ANÁLISE DE SENTIMENTOS - NÍVEL DE DOCUMENTO DA SENTIMENTALL. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação). Centro Universitário Luterano de Palmas, Palmas, Tocantins, 2019. Disponível em: <http://ulbra-to.br/bibliotecadigital/publico/home/documento/685>. Acesso em: 23 dez. 2024