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Uma Análise Comparativa de Técnicas Supervisionadas para Mineração de Opinião de Consumidores Brasileiros no Twitter

Vanessa TelesDiego SantosEllen Souza

O crescimento das mídias sociais e conteúdo gerado pelos usuários da Internet proporcionam uma enorme quantidade de informação, opiniões e sentimentos de usuários ou clientes. Mineração de opinião busca compreender sentimentos expressos em textos. O objetivo desse trabalho é implementar e avaliar técnicas supervisionadas de aprendizagem de máquina em mineração de opiniões de consumidores brasileiros extraídas do Twitter. Para isso é desenvolvida uma aplicação baseada nas técnicas de aprendizagem de máquina supervisionadas. O melhor resultado com precisão de 95% e acurácia de 94,87% foi obtido com o conjunto de dados balanceados com duas classes (positivo e negativo), utilizando o algoritmo SVM.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/eniac/2016/019.pdf

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