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dc.contributor.authorCastro Neto, Carlos Pereira de
dc.date.accessioned2022-09-27T13:24:57Z
dc.date.available2022-09-27T13:24:57Z
dc.date.issued2022-09-23
dc.identifier.citationCASTRO NETO, Carlos Pereira de. Extração de dados e análise de sentimento: com diferentes dicionários léxicos. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Física) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16684.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16684
dc.description.abstractSocial networks are becoming more and more a showcase for people's opinions and feelings. Elections around the world were greatly influenced by them, worth noting the impact on the US elections of 2016, when the current president Donald Trump was elected, and on the Brazilian elections of 2018, when the current president Jair Messias Bolsonaro was elected. With the evolution of concepts and tools associated with data processing and storage, large volumes and varieties of data can be analyzed in order to find some value for them. Several areas that use Artificial Intelligence and other strategies are emerging, with the objective of joining the opportunity of great material for analysis and an extensive range of tools for such, such as natural language processing. A specific branch of this area is sentiment analysis, which provides us with part or some consideration of texts. Aiming to know this process and make material available, a sentiment analysis was carried out on the tweets during and after the interview with presidential candidate Luiz Inácio Lula da Silva on CNN Brasil, on September 13, 2022. The analyzes did not generate considerations of great relevance to the fact, but to the understanding of how the area of ​​Sentiment Analysis is complex and has room for improvement.eng
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAnálise de sentimentospor
dc.subjectDicionário léxicopor
dc.subjectBig Dataeng
dc.subjectPythoneng
dc.subjectTwittereng
dc.titleExtração de dados e análise de sentimento: com diferentes dicionários léxicospor
dc.title.alternativeData extraction and sentiment analysis: with different lexical dictionarieseng
dc.typeTCCpor
dc.contributor.advisor1Ferri, Fabio Aparecido
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8314629367795792por
dc.description.resumoAs redes sociais vêm sendo cada dia mais um expositor para as opiniões e sentimentos das pessoas. Eleições por todo mundo foram muito influenciadas por elas, valendo ressalvar o impacto nas eleições norte-americanas de 2016, quando o atual ex-presidente Donald Trump foi eleito, e nas eleições brasileiras de 2018, quando o atual presidente Jair Messias Bolsonaro se elegeu. Com a evolução dos conceitos e ferramentas associados ao processamento e armazenamento de dados, pode-se analisar grandes volumes e variedades de dados de forma a buscar algum valor para eles. Diversas áreas que utilizam de Inteligência Artificial e outras estratégias vem surgindo, com o objetivo de unir a oportunidade de grande material para análise e uma extensa gama de ferramentas para tal, como o processamento de linguagem natural. Um ramo especifico dessa área é a análise de sentimentos, que nos provê parte ou alguma consideração sobre textos. Almejando conhecer esse processo e disponibilizar material, foi feita uma análise de sentimentos aos tweets durante e após da entrevista do presidenciável Luiz Inácio Lula da Silva no canal CNN Brasil, no dia 13 de setembro de 2022. As análises não geraram considerações de grande relevância para o fato, mas para o entendimento de como a área de Análise de Sentimentos é complexa e tem espaço para melhorias.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICApor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.publisher.courseEngenharia Física - EFipor


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