Análise de sentimentos de tweets em português

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorKutzke, Alexander Robert, 1986--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada-
Autor(es): dc.creatorYamafuku, Aramis Jose de Paula-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:08:46Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:08:46Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-04-24-
Data de envio: dc.date.issued2023-04-24-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/82156-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/82156-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Alexander Kutzke-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências: p. 22-23-
Descrição: dc.descriptionResumo: Com a evolução exponencial das interações digitais entre empresas e clientes e a velocidade com que a acessibilidade a internet cresceu, atualmente responder seus clientes não é suficiente para as empresas, elas precisam ser cada vez mais rápidas, responder no timing adequado e ser assertivas nessas respostas. Dentro deste contexto, este trabalho tem o objetivo de apresentar resultados de classificação de sentimentos com textos extraídos do Twitter para algumas marcas do mercado de CFT (cosméticos, fragrâncias e higiene pessoal) e alguns concorrentes diretos do ramo de presenteáveis e bomboniére utilizando alguns algoritmos de IA (inteligência artificial) como: Árvore de Decisão, Random Forest, Naive Bayes, SVM, Regressão Logística e LSTM. O classificador que apresentou melhor resultado foi o SVM com análises de unigrama e a abordagem TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) o algoritmo obteve uma acurácia de 75% para classificação.-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos de computador-
Palavras-chave: dc.subjectTwitter-
Título: dc.titleAnálise de sentimentos de tweets em português-
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