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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MACHINE LEARNING FOR SENTIMENT CLASSIFICATION Autor: PEDRO OGURI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ADVISOR
Nº do Conteudo: 9947
Catalogação: 18/05/2007 Liberação: 18/05/2007 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9947&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9947&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9947
Resumo:
Título: MACHINE LEARNING FOR SENTIMENT CLASSIFICATION Autor: PEDRO OGURI
Nº do Conteudo: 9947
Catalogação: 18/05/2007 Liberação: 18/05/2007 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9947&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9947&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9947
Resumo:
Sentiment Analysis is a text categorization problem in
which we want to
identify favorable and unfavorable opinions towards a
given topic. Examples
of such topics are organizations and its products. In this
problem, docu-
ments are classifed according to their sentiment,
connotation, attitudes and
opinions instead of being limited to the facts described
in it.
The main challenge in Sentiment Classification is
identifying how sentiments
are expressed in texts and whether they indicate a
positive (favorable) or
negative (unfavorable) opinion towards a topic. Due to the
growing volume
of information available online in an environment where we
all tend to be
content generators and express opinions on a variety of
subjects, Machine
Learning techniques have become more and more attractive.
In this dissertation, we investigate Machine Learning
methods applied to
Sentiment Analysis. We present document representation
models such as
bag-of-words and N-grams.We compare the performance of the
Naive Bayes
and the Support Vector Machine classifiers for each
proposed model
