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Título: Análise de sentimento utilizando ferramentas open source
Título(s) alternativo(s): Sentiment analysis using open source tools
Autor(es): Ziglioli, Marcelo
Orientador(es): Hoffmann, Alessandra Bortoletto Garbelotti
Palavras-chave: Processo decisório
Redes sociais on-line
Recursos eletrônicos de informação - Estudo de usuários
Decision making
Online social networks
Electronic information resources - Use studies
Data do documento: 20-Nov-2015
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Medianeira
Citação: ZIGLIOLI, Marcelo. Análise de sentimento utilizando ferramentas open source. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2015.
Resumo: As empresas têm interesse na opinião das pessoas sobre seus produtos ou serviços, e até mesmo da sua imagem. Por meio da internet é possível obter informações que servem como base para esse tipo de análise e identificando a opinião comum de um grupo de usuários a respeito de um assunto, as quais podem ser utilizadas para auxílio na tomada de decisões estratégicas. Entretanto, os dados amplamente disponíveis na rede estão em formatos textuais não estruturados e inadequados para uso direto nesse processo. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é apresentar e aplicar as técnicas para o pré-processamento de textos provenientes de redes sociais com intuito de construir um conjunto de dados adequado para o uso com algoritmos de aprendizado de máquina e extração de padrões. Como resultado, foi desenvolvida uma ferramenta computacional para a realização dessa tarefa.
Abstract: Companies are frequently worried about customer’s opinion on their products and offered services, on public interests or on what these people are publishing on social networks. Using the Internet it is possible to get many unstructured data carrying latent information that may give insight on public opinion about a specific subject. These insights, in turn, could be used as base information for the strategic decision-making process. However, the highly available data over Internet is usually unstructured textual information, which is inadequate for the process of pattern extraction and knowledge discovery. In this context, the aim of this paper is to present and apply several text pre-processing techniques on data gathered from social networks and convert them into an adequate input data set for machine learning algorithms.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/13390
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