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Título: Protótipo para mineração de opinião em redes sociais: estudo de casos selecionados usando o twitter
Autor(es): Santos, Leandro Matioli
Orientador: Esmin, Ahmed Ali Abdalla
Coorientador(es): Zambalde, André Luiz
Membro da banca: Grützmann, André
Castro, Cristiano Leite de
Assunto: Mineração de opinião
Análise de sentimento
Web mining
Aprendizagem de máquina
Classificação
Opinion mining
Sentiment analysis
Machine learning
Classification
Data de publicação: 17-Mar-2015
Resumo: Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um protótipo capaz de realizar mineração de opinião em textos de redes sociais, tendo como unidade-caso, o Twitter. Uma descrição detalhada dos conceitos associados ao campo de web mining e ao processo de mineração de textos foi apresentada, mostrando-se as técnicas atuais para a sua realização. Para a construção do protótipo, utilizou-se a linguagem Java, tendo o cuidado de realizar uma pequena modelagem UML do mesmo antes. O método de aprendizagem de máquina conhecido como SVM foi escolhido para realizar a classificação binária entre sentimentos positivos e negativos, que representa uma ação de mineração de opinião ou análise de sentimento. Para se representar os documentos de texto de maneira estruturada, optou-se pelo modelo conhecido como vetor de características, que é um abordagem estatística para análise de textos. Nos testes realizados, foi possível observar que o classificador treinado alcançou, em média, uma taxa de acerto de 80% nas classificações desejadas. Conclui-se que o sucesso foi obtido no protótipo criado, pois o mesmo foi capaz de realizar as tarefas requisitadas de maneira razoável.
Abstract: This work aimed the development of a prototype that is able to perform opinion mining in texts from social networks, using Twitter as a study case. A detailed description of the concepts associated with the field of web mining and the process of text mining was presented, showing the current techniques for its realization. The programming language Java was used to build the prototype, but previously, a small UML modeling was done. The machine learning method known as SVM was chosen to perform the binary classification between positive and negative sentiments, which represents an action of opinion mining or sentiment analysis. To represent the text documents in a structured manner, it was opted to use the feature vector, which is a statistical approach to text analysis. In the tests executed, it was possible to observe that the trained classifier achieved an average accuracy of 80% on the desired classifications. It was concluded that success was obtained with the prototype created, because it was able to perform the tasks solicited in a reasonable way.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5190
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DCC - Bacharelado em Ciência da Computação (Monografias)

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MONOGRAFIA_Prototipo_para_mineracao_de_opiniao_em_redes_sociais_estudo_de_casos_selecionados_usando_o_twitter.pdf2,84 MBAdobe PDFVer/abrir

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