Título: | UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA CONSTRUÇÃO DE UMA FERRAMENTA DE APOIO A MODERAÇÃO DE COMENTÁRIOS | |||||||
Autor: |
SILVANO NOGUEIRA BUBACK |
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Colaborador(es): |
MARCO ANTONIO CASANOVA - Orientador RUY LUIZ MILIDIU - Coorientador |
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Catalogação: | 05/MAR/2012 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | |||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=19232&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=19232&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19232 | |||||||
Resumo: | ||||||||
Uma das mudanças trazidas pela Web 2.0 é a maior participação dos
usuários na produção do conteúdo, através de opiniões em redes sociais ou
comentários nos próprios sites de produtos e serviços. Estes comentários são
muito valiosos para seus sites pois fornecem feedback e incentivam a participação
e divulgação do conteúdo. Porém excessos podem ocorrer através de comentários
com palavrões indesejados ou spam. Enquanto para alguns sites a própria
moderação da comunidade é suficiente, para outros as mensagens indesejadas
podem comprometer o serviço. Para auxiliar na moderação dos comentários foi
construída uma ferramenta que utiliza técnicas de aprendizado de máquina para
auxiliar o moderador. Para testar os resultados, dois corpora de comentários
produzidos na Globo.com foram utilizados, o primeiro com 657.405 comentários
postados diretamente no site, e outro com 451.209 mensagens capturadas do
Twitter. Nossos experimentos mostraram que o melhor resultado é obtido quando
se separa o aprendizado dos comentários de acordo com o tema sobre o qual está
sendo comentado.
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