Estudos sobre um modelo de representação distribuída de palavras no contexto de análise de estados emocionais

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dc.contributor.advisorSilva, Leandro Nunes de Castro
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2741458816539568por
dc.contributor.authorSilva, Isabela Ruiz Roque da
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8965669676018623por
dc.date.accessioned2018-09-21T12:06:22Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:54Z
dc.date.available2020-05-28T18:08:54Z
dc.date.issued2018-08-07
dc.description.abstractEmoções são importantes nas relações interpessoais e fazem parte do ser humano. Muitas pessoas podem expressar seus sentimentos ou emoções nas mídias sociais, como no Twitter e no Facebook. Muitas técnicas computacionais foram propostas para o estudo das emoções e a maior parte delas utiliza uma representação baseada em conjuntos de palavras (bag of words) para os documentos. Recentemente, novas abordagens, como o Word2Vec, capazes de gerar representações distribuídas de palavras, chamadas de vetores de palavras ou word vectors, surgiram e vêm sendo empregadas para o estudo sintático e semântico de documentos. Para contribuir com a pesquisa nas áreas de análise de estados emocionais a partir de dados de mídias sociais e numa melhor compreensão sobre o uso de modelos de representação distribuída de palavras, essa dissertação propõe investigar três hipóteses de pesquisa: os parâmetros do Word2Vec influenciam as representações distribuídas das palavras e, consequentemente, o desempenho dos classificadores de estados emocionais que usam essas representações; as representações distribuídas de palavras podem melhorar o desempenho de classificadores convencionais aplicados ao estudo de estados emocionais; e o agrupamento dos vetores de palavras geram grupos que carregam o contexto semântico dos estados emocionais. Os experimentos realizados mostraram pouca influência dos parâmetros do algoritmo no seu desempenho para esse problema específico. Também observamos que os vetores de palavras não podem ser aplicados diretamente no treinamento dos classificadores e o vetor resultante deteriorou muito o desempenho dos classificadores quando comparado ao modelo tradicional do tipo bag of words. Por fim, verificamos que o agrupamento dos vetores de palavras, embora gere grupos com significado semântico claro, não gera os grupos que refletem os estados emocionais.por
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationSILVA, Isabela Ruiz Roque da. Estudos sobre um modelo de representação distribuída de palavras no contexto de análise de estados emocionais. 2018. 56 f. Dissertação( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24480
dc.keywordsemotion analysiseng
dc.keywordsdata miningeng
dc.keywordsartificial neural networkseng
dc.keywordsparametric sensitivity analysiseng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectclassificação de emoçõespor
dc.subjectmineração de dadospor
dc.subjectredes neurais artificiaispor
dc.subjectanálise de sensibilidade paramétricapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/17055/ISABELA%20RUIZ%20ROQUE%20DA%20SILVA.pdf.jpg*
dc.titleEstudos sobre um modelo de representação distribuída de palavras no contexto de análise de estados emocionaispor
dc.typeDissertaçãopor
local.contributor.board1Silva, Leandro Augusto da
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741por
local.contributor.board2Pereira, André Luiz Vizine
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5977522212667911por
local.publisher.countryBrasilpor
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)por
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
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