dc.contributor.advisor | Tsunoda, Denise Fukumi, 1972- | pt_BR |
dc.contributor.other | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Curso de Graduação em Gestão da Informação | pt_BR |
dc.creator | Rodrigues, Alan Cristian Falcoski | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-03-01T15:07:22Z | |
dc.date.available | 2024-03-01T15:07:22Z | |
dc.date.issued | 2017 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1884/54864 | |
dc.description | Orientador : Denise Fukumi Tsunoda | pt_BR |
dc.description | Monografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da Informação. | pt_BR |
dc.description | Inclui referências | pt_BR |
dc.description.abstract | Resumo : Trata-se de um estudo que contextualiza os níveis de análise de sentimento e os tipos de opiniões existentes, assim como os problemas encontrados para classificação de sentenças ou documentos em linguagem natural (português) a partir de dados extraídos da página no Facebook do Senado Federal. Propõe um modelo para análise de sentimento supervisionada e um modelo para pré-processamento de texto por meio de ferramenta desenvolvida em Python3. Por meio do modelo proposto, classificaram-se duas bases de dados formadas com comentários sobre a reforma do ensino médio e a limitação de dados em banda larga fixa. Desenvolveu-se um código na linguagem de programação Python 3 para pré-processamento de texto. Além disso, construiu-se uma base de treino com 102 classificações positivas, 177 negativas e 272 neutras. Aplicou-se o algoritmo Naive Bayes Multinomial Text para classificação das sentenças e classificou-se 97,0962% de 551 sentenças da base de treino, desta forma a matriz de confusão demonstrou 16 sentenças classificadas incorretamente e 535 classificadas corretamente. Apresenta os resultados da classificação através de gráficos formados pelas saídas da classificação e dados fornecidos pela ferramenta de extração. Como continuidade do trabalho propõe-se a análise em nível de aspecto. | pt_BR |
dc.format.extent | 1 recurso online : PDF. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language | Português | pt_BR |
dc.subject | Mineração de dados (Computação) | pt_BR |
dc.subject | Facebook (Rede social on-line) | pt_BR |
dc.subject | Redes sociais on-line | pt_BR |
dc.title | Modelo para análise de sentimentos no facebook : um estudo de caso na página do Senado Federal Brasileiro | pt_BR |
dc.type | TCC Graduação Digital | pt_BR |