Modelo para análise de sentimentos no facebook : um estudo de caso na página do Senado Federal Brasileiro

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorTsunoda, Denise Fukumi, 1972--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Curso de Graduação em Gestão da Informação-
Autor(es): dc.creatorRodrigues, Alan Cristian Falcoski, 1994--
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-21T23:09:48Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-21T23:09:48Z-
Data de envio: dc.date.issued2018-03-28-
Data de envio: dc.date.issued2018-03-28-
Data de envio: dc.date.issued2017-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/54864-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/54864-
Descrição: dc.descriptionOrientador : Denise Fukumi Tsunoda-
Descrição: dc.descriptionMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da Informação.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo : Trata-se de um estudo que contextualiza os níveis de análise de sentimento e os tipos de opiniões existentes, assim como os problemas encontrados para classificação de sentenças ou documentos em linguagem natural (português) a partir de dados extraídos da página no Facebook do Senado Federal. Propõe um modelo para análise de sentimento supervisionada e um modelo para pré-processamento de texto por meio de ferramenta desenvolvida em Python3. Por meio do modelo proposto, classificaram-se duas bases de dados formadas com comentários sobre a reforma do ensino médio e a limitação de dados em banda larga fixa. Desenvolveu-se um código na linguagem de programação Python 3 para pré-processamento de texto. Além disso, construiu-se uma base de treino com 102 classificações positivas, 177 negativas e 272 neutras. Aplicou-se o algoritmo Naive Bayes Multinomial Text para classificação das sentenças e classificou-se 97,0962% de 551 sentenças da base de treino, desta forma a matriz de confusão demonstrou 16 sentenças classificadas incorretamente e 535 classificadas corretamente. Apresenta os resultados da classificação através de gráficos formados pelas saídas da classificação e dados fornecidos pela ferramenta de extração. Como continuidade do trabalho propõe-se a análise em nível de aspecto.-
Formato: dc.format83 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Relação: dc.relationDisponível em formato digital-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectFacebook (Rede social on-line)-
Palavras-chave: dc.subjectRedes sociais on-line-
Título: dc.titleModelo para análise de sentimentos no facebook : um estudo de caso na página do Senado Federal Brasileiro-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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