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Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.unifesspa.edu.br/handle/123456789/213
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorAGUIAR, Raul Freire-
dc.creatorGARCÍA RODRIGUEZ, Walter Fernando-
dc.date.accessioned2019-04-14T12:29:47Z-
dc.date.available2019-04-14T12:29:47Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationAGUIAR, 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:nnnnnnpt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unifesspa.edu.br/handle/123456789/213-
dc.description.abstractMineração 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.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.source1 CD-ROMpt_BR
dc.subjectRede social - Twitterpt_BR
dc.subjectMineração de Opiniãopt_BR
dc.subjectFrameworkpt_BR
dc.subjectWeb crawlerpt_BR
dc.subjectSomtoolspt_BR
dc.titleSOMTOOLS: sentiment and opinion mining tool for twitter data streampt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1SILVA, Leila Weitzel Coelho da-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2768655384552211pt_BR
dc.description.resumoMineração 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.pt_BR
dc.subject.cnpqCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO: SISTEMAS DE COMPUTAÇÃOpt_BR
Aparece nas coleções:FACEEL - Faculdade de Computação e Engenharia Elétrica

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