Aluno: Catarina Correia Viegas
Resumo
Nunca se geraram tantos dados e a um ritmo tão alucinante como atualmente. Vive-se indubitavelmente numa era de Big Data e este termo não passa despercebido, trazendo consigo inúmeros desafios, mas também múltiplas oportunidades. Cerca de 80% dos dados encontra-se de forma desestruturada. Aqui, há um foco especial para o formato de texto, formato esse que para além de comum, agrega um grande potencial. Existem várias aplicações, técnicas e ferramentas associadas à análise de documentos textuais, e esta área surge fortemente ligada ao Processamento de Linguagem Natural. Um dos grandes desafios de ambos está relacionado com Análise de Sentimentos. Sendo interessante aliar tendências e abordar questões como a reputação online, o presente projeto focou-se na criação de um sistema capaz de identificar o sentimento associado a figuras públicas demonstrado através de publicações no Twitter. Com essa finalidade, o levou-se a cabo uma revisão de literatura capaz de explicitar os tópicos associados à temática escolhida. Relativamente ao sistema, optou-se por uma abordagem de Machine Learning com recurso a métodos supervisionados de aprendizagem. Para tal, criou-se um dataset manualmente anotado e procedeu-se ao treino de três classificadores (Naïve Bayes, Support Vector Machines e Entropia Máxima). O impacto de algumas técnicas de pré-processamento também foi medido. Os resultados obtidos não foram tão bons como desejado, mas o melhor modelo foi incorporado no sistema. Este projeto contribuiu para aumentar a base de conhecimento das áreas em que se insere, e fornece ainda um dataset manualmente anotado que poderá ser utilizado em investigações futuras.
Trabalho final de Mestrado