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Banca de DEFESA: DOUGLAS DA ROCHA CIRQUEIRA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DOUGLAS DA ROCHA CIRQUEIRA
DATA: 23/08/2018
HORA: 09:00
LOCAL: Auditório do Instituto de Tecnologia - ITEC
TÍTULO:

Uma Arquitetura de Pré-processamento para Análise de Sentimento para Mídias Sociais em Português Brasileiro


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:

A Web 2.0 tem impulsionado o surgimento de diversas plataformas de interação entre pessoas e que possibilitam o compartilhamento dinâmico de informação, o que cria diariamente uma massiva quantidade de dados não-estruturados oriundos de mídias sociais e redes sociais online (RSO), tais como Facebook, Twitter e Instagram. Tais plataformas têm sido adotadas não mais somente para entretenimento, mas por usuários que desejam compartilhar suas opiniões sobre restaurantes, bares e produtos que os mesmos tem visitado ou comprado. Este cenário revela um tesouro em potencial para empresas e instituições, que almejam melhorar seus produtos ou serviços, baseando-se em feedback de seus clientes. O Brasil é um grande exemplo de um cenário onde esse fenômeno pode ser observado, dado que a população brasileira é considerada bastante comunicativa, além de ser um dos povos mais atuantes em redes sociais do mundo. Neste contexto, a mineração de dados de mídias sociais brasileiras pode ser considerada profícua tanto para companhias que podem se beneficiar de tais análises, quanto para consumidores, que podem ter suas necessidades e sugestões atendidas. Neste contexto, a técnica computacional de Análise de Sentimento (AS) se faz relevante, a qual consiste em uma aplicação de Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing - NLP) que utiliza Mineração de Texto (MT) para inferir a polaridade dominante quanto ao sentimento associado a documentos, geralmente referido como positivo, negativo ou neutro. Tais documentos podem ser caracterizados como comentários em RSO e revisões de produtos em sites de comércio eletrônico. Todavia, essa técnica enfrenta desafios, reportados no estado da arte, quando é aplicada no cenário de mídias sociais. Como exemplo, o conteúdo gerado por usuários (CGU) em RSO se apresenta em uma linguagem dotada de elementos informais, bem como uma gramática fora do padrão culto da língua. Estes elementos se compõem como barreiras para avanços de SA em tal cenário, seja para plataformas disponíveis gratuitamente ou comerciais, que aplicam mineração de dados em conteúdo textual. Além disso, as propostas existentes na literatura de AS para mídias sociais em português brasileiro, em geral, apresentam suas próprias etapas de pré-processamento, sem um padrão definido para este aspecto na literatura. Neste panorama, a proposta deste trabalho é apresentar uma nova arquitetura de préprocessamento para Análise de Sentimento em português brasileiro, oriundo de mídias sociais, que emprega um número expandido de etapas de tratamento de dados reportadas no estado da arte, a fim de prover atributos enriquecidos para um módulo de classificação de sentimento. O caráter inovador se faz presente nos passos empregados, bem como nas suas metodologias de implementação. A proposta foi comparada com sólidos modelos existentes na literatura, almejando uma comparação confiável com o estado da arte. Os resultados obtidos indicam que um conjunto expandido de pré-processamento, pode melhorar o desempenho de AS no contexto brasileiro e enriquecer as análises possíveis referentes a opiniões de consumidores e usuários em mídias sociais.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1769974 - MARCELINO SILVA DA SILVA
Externo ao Programa - 1768614 - MARCOS CESAR DA ROCHA SERUFFO
Notícia cadastrada em: 03/08/2018 09:47
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