{"id":2312,"date":"2013-03-13T08:00:06","date_gmt":"2013-03-13T10:00:06","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=2312"},"modified":"2013-03-13T08:00:06","modified_gmt":"2013-03-13T10:00:06","slug":"banca-do-pcc-gabriel-sica-siedler","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/ccomp\/banca-do-pcc-gabriel-sica-siedler\/","title":{"rendered":"Banca do PCC: Gabriel Sica Siedler"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n CURSO DE CI\u00caNCIA DA COMPUTA\u00c7\u00c3O<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es do Projeto de Conclus\u00e3o de Curso (2012\/2)<\/p>\n

Predi\u00e7\u00e3o de Sentimentos de Usu\u00e1rios no Twitter
\npor
\nGabriel Sica Siedler<\/p>\n

Banca<\/strong>:
\nProf. Ricardo Matsumura de Araujo (orientador)
\nProf. Paulo Roberto Ferreira Jr
\nProf. Marilton Sanchotene de Aguiar
\nDiego Vrague Noble<\/p>\n

Data<\/strong>: 15 de Mar\u00e7o de 2013<\/p>\n

Hora<\/strong>: 08:00h<\/p>\n

Local<\/strong>: A definir<\/p>\n

Resumo do Trabalho<\/strong>:<\/p>\n

Este trabalho prop\u00f5e algoritmos de an\u00e1lise de sentimentos, baseados no algoritmo de Intelig\u00eancia Artificial Na\u00efve Bayes, que visam classificar opini\u00f5es de usu\u00e1rios da rede social Twitter sobre tr\u00eas diferentes t\u00f3picos: o refrigarante Pepsi, o filme “O Hobbit” e o carnaval. Essa an\u00e1lise \u00e9 feita atrav\u00e9s de uma coleta autom\u00e1tica, utilizando a Search API do Twitter, de um total de 18 mil tweets, onde 12 mil deles foram classificados um-a-um manualmente entre as classes positiva, neutra e negativa, e utilizados como conjunto de dados, separados parte deste como treinamento e parte como teste.\u00a0 A forma convencional de separa\u00e7\u00e3o entre a parte de treinamento e a parte de testes em um conjunto de dados n\u00e3o se mostrou efetiva com o algoritmo Na\u00efve Bayes, para este problema foi proposta uma t\u00e9cnica que visa treinar o algoritmo de forma que as polaridades apare\u00e7am igualmente, sem que uma seja mais treinada que a outra.\u00a0 Sobre os algoritmos propostos para a classifica\u00e7\u00e3o de tweets, al\u00e9m da aplica\u00e7\u00e3o direta do algoritmo Na\u00efve Bayes, ainda s\u00e3o propostos dois diferentes algoritmos. O Modified Na\u00efve Bayes procura tratar o tweet a fim de retirar acentua\u00e7\u00e3o e normalizar as palavras antes de aplicar as t\u00e9cnicas, j\u00e1 o Not That Na\u00efve Bayes utiliza a t\u00e9cnica 2-gram para verificar a probabilidade de duas palavras representarem uma classe. Por fim, ainda \u00e9 testada a jun\u00e7\u00e3o destes dois algoritmos para a tentativa de obter um melhor resultado.\u00a0 Os algoritmos s\u00e3o testados em todas as palavras-chave e em tr\u00eas casos diferentes. O primeiro fornece todo o conjunto de dados para o algoritmo, o segundo aplica um filtro no conjunto de dados visando diminuir a ocorr\u00eancia de tweets neutros e o terceiro passa para o algoritmo apenas os tweets positivos e negativos, assim sendo considerado caso \u00f3timo.\u00a0 Os resultados se mostraram positivos em rela\u00e7\u00e3o a tr\u00eas crit\u00e9rios de avalia\u00e7\u00e3o: acerto significativo, onde \u00e9 calculado quantos tweets positivos e negativos foram classificados com sucesso, a disparidade, que mostra o balanceamento da classifica\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o as polaridades, e o erro cr\u00edtico, que mostra quantos tweets significativos foram classificados com as polaridades opostas.\u00a0 O algoritmo Not That Na\u00efve Bayes unido ao Modified Na\u00efve Bayes teve o melhor resultado m\u00e9dio, com um acerto significativo satisfat\u00f3rio, unido a um pequeno erro cr\u00edtico e um bom balanceamento na classifica\u00e7\u00e3o.\u00a0 Com este trabalho concluiu-se que os resultados obtidos foram muito satisfat\u00f3rios e que classifica\u00e7\u00e3o de tweets \u00e9 uma \u00e1rea nova e com muito potencial, permitindo que muitos algoritmos e varia\u00e7\u00f5es sejam testados, podendo atingir ainda melhores resultados.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/nopcc\/doku.php?id=bancas:2012_2<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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