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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unifesspa.edu.br/handle/123456789/213
metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: SOMTOOLS: sentiment and opinion mining tool for twitter data stream
metadata.dc.creator: AGUIAR, Raul Freire
GARCÍA RODRIGUEZ, Walter Fernando
metadata.dc.contributor.advisor1: SILVA, Leila Weitzel Coelho da
Issue Date: 2014
Citation: AGUIAR, Raul Freire; GARCÍA RODRIGUEZ, Walter Fernando. SOMTOOLS: sentiment and opinion mining tool for twitter data stream. 2014. 112 f.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Federal do Sul e Sudeste do Pará, Campus Universitário de Marabá, Instituto de Geociências e Engenharias, Faculdade de Computação e Engenharia Elétrica, Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação, Marabá, 2014. Disponível em:<http://repositorio.unifesspa.edu.br/handle/123456789/213>. Acesso em:nnnnnn
metadata.dc.description.resumo: Mineração de Opinião ou Análise de Sentimento é uma área em crescimento com várias aplicações que vão desde pesquisas acadêmicas à aplicabilidades no mercado. Mineração de Opinião é um processo usado para extração automática de sentimento a partir da opinião expressa por pessoas sobre algum tema ou tópico particular. Além disso, as opiniões expressas geralmente possuem caráter subjetivo e descrevem o ponto de vista das pessoas, perspectivas e sentimentos sobre alguma entidade, evento, produto, etc. Detectar expressões subjetivas é a principal tarefa da Análise de Sentimento que consiste em identificar se um determinado texto é subjetivo (ou seja, uma opinião) ou objetiva (ou seja, um fato relatado). Esta pesquisa tem como objetivo analisar a polaridade dos sentimentos das mensagens que são postadas na rede social Twitter. Os comentários foram pré-processados e classificados de acordo com seu conteúdo emocional (positivo, negativo ou neutro). Esta pesquisa também inclui o desenvolvimento de um web crawler e de um framework chamado de SOMTools - Uma ferramenta para análise de opinião. A análise de dados é limitado a um conjunto específico de usuários. Em primeira instância, foi coletado e processado os comentários publicados por estes usuários no Twitter. Em seguida, foram analisadas as mensagens utilizando abordagens léxicas e sintáticas. O resultado obtido na amostra detectou uma distribuição mais neutro do que positivo ou negativo (31%). Também foram aplicados métodos estatísticos para inferir se existe correlação entre a reputação de determinado usuário e a polaridade de suas opiniões. Os resultados evidenciam que não existe uma forte correlação entre a reputação e a polaridade das mensagens postadas. A partir do que se foi observado, conclui-se que a reputação do usuário não segue quaisquer regras emocionais.
Abstract: Mineração de Opinião ou Análise de Sentimento é uma área em crescimento com várias aplicações que vão desde pesquisas acadêmicas à aplicabilidades no mercado. Mineração de Opinião é um processo usado para extração automática de sentimento a partir da opinião expressa por pessoas sobre algum tema ou tópico particular. Além disso, as opiniões expressas geralmente possuem caráter subjetivo e descrevem o ponto de vista das pessoas, perspectivas e sentimentos sobre alguma entidade, evento, produto, etc. Detectar expressões subjetivas é a principal tarefa da Análise de Sentimento que consiste em identificar se um determinado texto é subjetivo (ou seja, uma opinião) ou objetiva (ou seja, um fato relatado). Esta pesquisa tem como objetivo analisar a polaridade dos sentimentos das mensagens que são postadas na rede social Twitter. Os comentários foram pré-processados e classificados de acordo com seu conteúdo emocional (positivo, negativo ou neutro). Esta pesquisa também inclui o desenvolvimento de um web crawler e de um framework chamado de SOMTools - Uma ferramenta para análise de opinião. A análise de dados é limitado a um conjunto específico de usuários. Em primeira instância, foi coletado e processado os comentários publicados por estes usuários no Twitter. Em seguida, foram analisadas as mensagens utilizando abordagens léxicas e sintáticas. O resultado obtido na amostra detectou uma distribuição mais neutro do que positivo ou negativo (31%). Também foram aplicados métodos estatísticos para inferir se existe correlação entre a reputação de determinado usuário e a polaridade de suas opiniões. Os resultados evidenciam que não existe uma forte correlação entre a reputação e a polaridade das mensagens postadas. A partir do que se foi observado, conclui-se que a reputação do usuário não segue quaisquer regras emocionais.
URI: http://repositorio.unifesspa.edu.br/handle/123456789/213
metadata.dc.subject.cnpq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO: SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO
Keywords: Rede social - Twitter
Mineração de Opinião
Framework
Web crawler
Somtools
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Appears in Collections:FACEEL - Faculdade de Computação e Engenharia Elétrica

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