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metadata.teses.dc.title: Tweetmining: análise de opinião contida em textos extraídos do twitter
metadata.teses.dc.creator: Sousa, Giulia Luan Santos de
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Araújo, Eric Fernandes de Mello
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Coelho, Tiago Amador
Grützmann, André
Pereira, Marluce Rodrigues
metadata.teses.dc.subject: Mineração de dados
Mineração de opinião
Descoberta de conhecimento em base de dados
Mineração de textos
Mineração web
Aprendizado de máquina
Processamento de linguagem natural
metadata.teses.dc.date.issued: 23-Apr-2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: SOUSA, G. L. S. Tweetmining: análise de opinião contida em textos extraídos do twitter. 2012. 65 p. Monografia (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2012.
metadata.teses.dc.description.resumo: O objetivo do trabalho é implementar uma aplicação capaz de polarizar a opinião contida em textos extraídos do Twitter sobre a cidade de Campinas. Neste trabalho, utilizando o algoritmo SVM para mineração de opinião, os textos foram classificados em 2 classes inicialmente: neutros e opinativos, para que a partir dos documentos classificados, os tweets opinativos, ou seja, que expressam uma opinião do usuário a respeito do assunto abordado, fossem separados e montada uma nova base dividida entre textos contendo opiniões positivas e negativas. Assim, o sistema desenvolvido apresentou-se funcional, obtendo resultados satisfatórios para o problema proposto.
metadata.teses.dc.description.abstract: The objective of this work is the implementation of an application capable of polarize the opinion contained in texts extracted from Twitter about the city of Campinas. Using SVM algorithms for opinion mining, at first, the texts were classified in two classes: neutral and opinative. After, from among the opinative, ie are able to express a opinion of user about a given matter, the tweets were classified on positive or negative opinions. This way the developed system has presented itself functional and achieved satisfactory results.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/30671
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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