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Análise de Sentimento explora o estudo computacional de opiniões, sentimentos e emoções expressadas em fontes como textos não estruturados. Os internautas passaram a ser não só um mero consumidor de um produto já pronto, mas também um gerador de conteúdo na Web. A classificação de sentimento tem o desafio de automatizar a análise de opiniões na Web. Diversas pesquisas têm explorado métodos supervisionados e não supervisionados para classificação de sentimento que abrangem técnicas de processamento de linguagem natural, recuperação da informação e recursos léxicos. Este trabalho propõe o uso do…mehr

Produktbeschreibung
Análise de Sentimento explora o estudo computacional de opiniões, sentimentos e emoções expressadas em fontes como textos não estruturados. Os internautas passaram a ser não só um mero consumidor de um produto já pronto, mas também um gerador de conteúdo na Web. A classificação de sentimento tem o desafio de automatizar a análise de opiniões na Web. Diversas pesquisas têm explorado métodos supervisionados e não supervisionados para classificação de sentimento que abrangem técnicas de processamento de linguagem natural, recuperação da informação e recursos léxicos. Este trabalho propõe o uso do recurso Léxico SentiWordNet, com um método não supervisionado, que realiza a seleção de termos unigrama nas classes gramaticais adjetivo, advérbio, substantivo e verbo, para classificar a polaridade, se negativa, positiva ou neutra, de termos e documentos.
Autorenporträt
Doutoranda e Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco. Engenheira de software e Professora no IFRS. Pesquisadora em inteligência computacional com foco em Sentiment Analysis.