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Tipo: TCC
Título: Identificando sentimentos de texto em português com o SentiWordNet traduzido
Autor(es): Sousa, Rômulo César Costa de
Orientador: Oliveira, Paulo de Tarso Guerra
Palavras-chave: Linguística - Processamento de dados;Mineração de dados;Algoritmos;Tradução
Data do documento: 2016
Citação: SOUSA, Rômulo César Costa de. Identificando sentimentos de texto em português com o SentiWordNet traduzido. 2016. TCC (graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2016.
Resumo: Análise de Sentimento é o campo de estudo que analisa opiniões descritas de forma textual. Pesquisas na área de análise de sentimentos frequentemente são aplicadas a textos em inglês e línguas como o português ainda são pouco exploradas. Nesse trabalho, é apresentada a implementação de classificadores semânticos que realizam uma análise de sentimentos em textos escritos em português. Utilizamos nessa classificação o recurso léxico SentiWordNet, traduzido de forma automática para o português, e comparamos o seu desempenho em relação ao SentiLex, recurso léxico já em português. Os textos analisados são comentários do site Tripadvisor, um portal online de viagens que fornece informações e opiniões de conteúdos relacionados ao turismo. Os resultados mostram que a classificação usando o SentiWordNet traduzido tem, em muitos casos, desempenho melhor.
Abstract: Sentiment Analysis is the find of study that examines opinion written in text. Researches in the field of sentiment analysis is often applied to english texts, and other languages like Brazilian portuguese are little explored. In this study it’s shown an implementation to semantic classifiers that analyze sentiments on texts written in portuguese. On these classifications,We use the lexical resource SentiWordNet, translated automatically to portuguese, and compare it’s performance with SentiLex, a lexical resource in portuguese. The analyses texts are comments are extracted from the website TripAdvisor, an online travel portal that provides informations and opinions related to tourism. The results show that the classification using the translated SentiWordNet has, in most of the cases, a better performance.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/24824
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