dc.contributor.author | Capellaro, Leonardo | |
dc.date.accessioned | 2021-11-23T12:29:16Z | |
dc.date.available | 2021-11-23T12:29:16Z | |
dc.date.issued | 2021-10-14 | |
dc.identifier.citation | CAPELLARO, Leonardo. Análise de polaridade e de tópicos em tweets no domínio da política no Brasil. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15138. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15138 | |
dc.description.abstract | The political scenario in Brazil is one of the busiest and most controversial in the last decade. With the advent of social networks, a new communication channel between voters and politicians was created, with users having a space to publish their opinions, beliefs and also follow the posts of other people. In this context, this work shows the performance of BERT models in the polarity (positive, negative or neutral)
and topic analysis of tweets related to Brazilian politics. Experiments were carried out with tweets related to the 2018 elections achieving results (F1 = 96%) better than the ones obtained by previous works for the polarity classification. The qualitative analysis of the topics (the first one using BERTopic in this corpus) also resulted in promising insights. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | PLN | por |
dc.subject | BERT | por |
dc.subject | Análise de sentimentos | por |
dc.subject | Análise de tópicos | por |
dc.subject | Português do Brasil | por |
dc.subject | Sentiment analysis | eng |
dc.subject | Topic analysis | eng |
dc.title | Análise de polaridade e de tópicos em tweets no domínio da política no Brasil | por |
dc.title.alternative | Polarity and topic analysis in tweets about politics in Brazil | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Caseli, Helena de Medeiros | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6608582057810385 | por |
dc.description.resumo | O campo da política no Brasil é um dos mais movimentados e mais polêmicos da última década. Com o advento das redes sociais, um novo canal de comunicação entre os eleitores e os políticos foi criado, com os usuários tendo um espaço para publicar suas opiniões, crenças e também acompanhar publicações de outras pessoas. Neste contexto, este trabalho mostra como modelos BERT se saem na análise de polaridade (positiva, negativa ou neutra) e de tópicos de grandes quantidades de tweets relacionados à política do Brasil. Experimentos foram realizados com tweets relacionados às eleições de 2018, e melhores resultados (F1 = 96%) foram obtidos para a classificação de polaridade em comparação com trabalhos anteriores. A avaliação qualitativa dos tópicos (a primeira usando BERTopic neste corpus) também mostrou resultados promissores. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/1323489363246457 | por |
dc.publisher.course | Engenharia de Computação - EC | por |