Loading...
Please wait, while we are loading the content...
Similar Documents
Análise de Algoritmos de Classificação para Detecção de Emoções em Tweets em Português Brasileiro
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Kansaon, Daniel P. Brandão, Michele Amaral Pinto, Saulo A. De Paula |
| Copyright Year | 2019 |
| Abstract | Com o crescente acesso a Web, grande quantidade de conteudos sao produzidos diariamente. O estudo de tais conteudos permite a descoberta de novos conhecimentos. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma analise de algoritmos que permitem a deteccao de emocoes em tweets no idioma portugues brasileiro. Assim, sao considerados dez algoritmos, desde arvores de decisao e classificadores baseados no modelo de Bayes, abordando ao todo, sete classes de emocoes: triste, chateado, amor, feliz, raiva, inveja e ironia. Os resultados da avaliacao experimental sao melhores ao classificar relacoes de emocoes distintas, chegando a acuracia de 85% com um algoritmo Naive Bayes. Por outro lado, relacoes entre sentimentos proximos apresentam resultados inferiores a 70% de acerto em alguns casos. Ademais, algoritmos de classificacao baseados no Naive Bayes apresentam resultados eficientes em variados contextos, alem de terem comportamento consistente independente do idioma. |
| Starting Page | 116 |
| Ending Page | 138 |
| Page Count | 23 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Volume Number | 12 |
| Alternate Webpage(s) | http://www.seer.unirio.br/index.php/isys/article/download/8229/7930 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
