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Banca de QUALIFICAÇÃO: MARCIA FONTES PINHEIRO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MARCIA FONTES PINHEIRO
DATA: 21/09/2018
HORA: 14:00
LOCAL: CONFIRMAR Auditório do Instituto de Tecnologia - ITEC
TÍTULO:

Metodologia de Análise de Sentimento para Português Brasileiro Aplicada a Dados de Redes Sociais


PALAVRAS-CHAVES:

Análise de Sentimento; Pré-processamento; Processamento de Linguagem Natural; Mineração de Texto; Mineração de Opinião; Mineração de Dados; Redes Sociais Online; Mídias Sociais.


PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

Com o advento das Tecnologias da Informação e Comunicação, Internet e Multimídia, diversas ferramentas e plataformas para a Web 2.0 emergiram e transformaram os meios de comunicação e relacionamento. Neste contexto, surgiram as Redes Sociais Online (RSO) como plataformas que permitem a interação e o compartilhamento de informações entre pessoas. Neste cenário, é possível observar a tendência de utilizar as RSO não somente para entretenimento, mas para compartilhamento de opiniões em relação a produtos, serviços e experiências. Este cenário apresenta uma ótima oportunidade para que empresas possam melhorar produtos, serviços e estratégias de mercado, já que as RSO são poderosas fontes massivas de dados não-estruturados gerados pelo consumidor (do inglês, User-Generated Content - UGC), com opiniões e avaliações sobre produtos e serviços em plataformas tais como Facebook, Twitter e Instagram. O Brasil é um grande exemplo onde esse fenômeno pode ser observado e apresenta potencial oportunidade de exploração de mercado, dado que a população brasileira é bastante comunicativa e é uma das nações que mais utiliza RSO no mundo. Neste âmbito, técnicas computacionais de Mineração de Opinião (MO) ou Análise de Sentimento (AS) são aplicadas com intuito de inferir a polaridade dominante (positivo, negativo, neutro) quanto ao sentimento associado a textos, e, podem ser aplicadas em dados de RSO a fim de avaliar o feedback do público-alvo. Apesar das diversas estratégias de ASreportadas na literatura, ainda há vários desafios enfrentados na aplicação de AS em textos oriundos de RSO devido às características da linguagem utilizada em tais plataformas e representação de dados. O estado da arte de AS é voltado para a língua inglesa e as propostas existentes para Português Brasileiro (PT_Br) não apresentam uma metodologia padronizada nas etapas de pré-processamento. Neste âmbito, esta proposta de tese investiga uma metodologia sem tradução e propõe uma nova arquitetura de pré-processamento de AS voltada para o PT_Br, a fim de prover atributos enriquecidos para os algoritmos de AS. A proposta foi comparada com sólidos modelos existentes na literatura, almejando uma comparação com o estado da arte. Os resultados obtidos indicam que um conjunto expandido de pré-processamento, pode melhorar o desempenho de AS no contexto do PT_Br e enriquecer as possíveis análises referentes às opiniões de consumidores e usuários em RSO.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1698390 - ADAMO LIMA DE SANTANA
Externo à Instituição - CLAUDIO ALEX JORGE DA ROCHA
Interno - 3439716 - DIEGO LISBOA CARDOSO
Externo à Instituição - FABIO MANOEL FRANCA LOBATO
Externo à Instituição - SOLANGE OLIVEIRA REZENDE
Notícia cadastrada em: 16/08/2018 13:34
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