Bacharelado em Sistemas de Informação (Sede)
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Item Estudo comparativo de algoritmos de classificação supervisionada para classificação de polaridade em análise de sentimentos(2019) Albuquerque, Rotsen Diego Rodrigues de; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/6441716676783585Com o grande aumento de dados na internet, mostra-se uma rica fonte para a avaliação da opinião pública sobre uma entidade específica. Consequentemente, o número de opiniões disponíveis torna impossível uma tomada de decisão se for necessário ler e analisar todas as opiniões. Como o uso de Machine Learning tem sindo bastante usado, irei apresentar um estudo comparativo de dois algoritmos para classificar oscomentários usando técnicas de processamento de linguagem natural e Análise de Sentimentos. O dados obtidos foram obtidos manualmente onde através do site de competições chamado Kaggle temos cerca de 50.000 comentários sobre diversos filmes. Este estudo tem por finalidade usar também os conceitos da ciência de dados e Machine Learning, processamento de linguagem natural e analises de sentimentos para agregar mais informação sobre a industria de entretenimento e cinema. Por isso esses algoritmos foram criados para que seja possível mostrar os resultados para esse domínio nos reviews de filmes registrados no site da grande industria cinematográfica o famoso IMDB. Após a aplicação dos treinos e testes, a máquina teve uma Acuráciade 86% sobre a predição de textos comentados de filmes.Item Aspect term extraction in aspect-based sentiment analysis(2019) Francisco, Alesson Delmiro; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340O uso crescente da Internet criou a necessidade de analisar uma vasta quantidade dedados. Uma grande quantia de dados é apresentada como Texto em Linguagem Naturalnão estruturado, com várias maneiras de expressar a mesma informação. É uma tarefaimportante extrair informação e significado destes conteúdos não estruturados, comoopiniões em produtos ou serviços. A necessidade de extrair e analisar a vasta quantidadede dados criados todos os dias na Internet ultrapassou as capacidades humanas, comoresultado, várias aplicações de mineração de texto que extraem e analisam dados textuaisproduzidos por humanos estão disponíveis atualmente, uma destas aplicações é a Análise deSentimentos usada para que empresas e provedores de serviços possam usar o conhecimentoextraído de documentos textuais para melhor entender como seus clientes pensam sobreeles. No entanto, a tarefa de analisar texto não estruturado é difícil, por isso é necessárioprover informação coerente e resumos concisos para as revisões. Análise de Sentimentoé o processo de identificar e categorizar computacionalmente opiniões expressadas numtexto, especialmente para determinar a atitude do autor sobre um tópico ou produto emparticular. Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos (ABSA) é um sub-campo daAnálise de Sentimentos que tem como objetivo extrair opiniões mais refinadas e exatas,quebrando o texto em aspectos. A maior parte dos trabalhos atuais na literatura não lucramde recursos baseados em semântica ou análises baseadas em Processamento de LinguagemNatural na fase de pré-processamento. Para tratar essas limitações, um estudo nestesrecursos é feito com o objetivo de extrair as características necessárias para a execuçãoda tarefa, e para fazer a melhor combinação para Extração de Termo de Aspecto. Estetrabalho tem como o principal objetivo implementar e analisar um método de Extraçãode Termo de Aspecto (ATE) de críticas de usuários (restaurantes e laptops). O métodoproposto é baseado em uma abordagem supervisionada chamada Campos CondicionaisAleatórios (CRF) que otimiza o uso de características para classificação, esta escolha éjustificada pelos trabalhos relacionados anteriores que demonstram a eficácia do CRFpara ATE. Um estudo também é feito em métodos para propor novas características eexperimantar com combinações de características para obter as melhores combinações.O estudo detalhado é feito a partir da experimentação com características de palavra,n-gramas e características customizadas utilizando um algoritmo supervisionado CRF pararealizar a tarefa de Extração de Termo de Aspecto com resultados em termo de Precisão,Cobertura e F-Measure, as métricas padrões de avaliação adotadas na área. Por fim, umaavaliação comparativa entre o método proposto para ATE contra outros trabalhos daliteratura mostra que o método apresentado neste trabalho é competitivo.Item Uma abordagem de Game Learning Analytics para identificação de habilidades de leitura e escrita no ensino infantil(2018) Oliveira Neto, José Rodrigues de; Rodrigues, Rodrigo Lins; Amorim, Américo Nobre Gonçalves Ferreira; http://lattes.cnpq.br/7962263612352589; http://lattes.cnpq.br/5512849006877767; http://lattes.cnpq.br/3879751025550218O poder que os vídeo games têm de capturar atenção de seus jogadores trouxe consigo a ideia de usá-los tendo como objetivo principal o reforço no aprendizado na educação. Estudos recentes demonstram que é possível analisar as interações dos jogadores com tais jogos, chamados de Serious Games, para tirar conclusões e mensurar o aprendizado obtido durante a interação com tais jogos. Dado esse contexto, este se propõe a fazer uma análise de dados obtidos a partir da interação de jogadores com um dos jogos, dentre 20, aplicados durante uma pesquisa que comprovou o impacto positivo deles no desenvolvimento de habilidades de leitura e escrita de crianças de 4 anos de idade. Foram selecionados três classificadores: Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) e Regressão Logística, que foram treinados com os dados resultantes da interação desses jogadores com o jogo e demonstrada a taxa de acerto de cada um dos classificadores. Além disso, este trabalho também faz uma análise das interações consideradas mais relevantes na classificação de um dos modelos, encontrando relações entre as palavras propostas como desafio no teste e às presentes no jogo, levantando reflexões que podem ser levadas em consideração durante a produção de um jogo educacional que objetive aperfeiçoar habilidades de leitura e escrita de crianças no ensino infantil.