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Coleção Digital

Avançada


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Título: MINERAÇÃO DE TEXTO: UM ESTUDO DE CASO SOBRE OPINIÕES EM PORTUGUÊS SOBRE FILMES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): DANIEL VASCONCELLOS BARRAL FERREIRA

Colaborador(es):  DILZA DE MATTOS SZWARCMAN - Orientador
IURY STEINER DE OLIVEIRA BEZERRA - Orientador
Número do Conteúdo: 30549
Catalogação:  14/07/2017 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  MONOGRAFIA DE ESPECIALIZAÇÃO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=30549@1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30549

Resumo:
É notável o crescimento da quantidade de informações disponíveis na Web nos últimos anos, sendo a maioria desse conteúdo disponível na forma textual. Esse crescimento gera uma ampla gama de oportunidades de negócio. Dados textuais podem ser fatos ou opiniões. A Mineração de Opinião ou Análise de Sentimentos foca nas opiniões e visa identificar o sentimento que os usuários apresentam a respeito de alguma entidade de interesse, como uma empresa ou um filme, por exemplo. Nesta monografia é feita uma comparação de técnicas de aprendizado de máquina para o problema da classificação de comentários sobre filmes em positivo ou negativo. Os modelos Naive Bayes e Support Vector Machine apresentaram os melhores resultados, sendo que foi conseguida, com o modelo Naive Bayes Multinomial, uma taxa de acerto de aproximadamente 88 por cento.

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