Análise de sentimento e desambiguação no contexto da tv social

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dc.contributor.advisorSilva, Leandro Nunes de Castropt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2741458816539568por
dc.contributor.authorLima, Ana Carolina Espírito Santopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9312257871710056por
dc.date.accessioned2016-03-15T19:37:43Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:33Z
dc.date.available2013-05-23pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:08:33Z
dc.date.issued2012-12-14pt_BR
dc.description.abstractAs mídias sociais são uma forma de expressão dos interesses coletivos, as pessoas gostam de compartilhar informações e sentem-se valorizadas por causa disso. Entre as mídias sociais o microblog Twitter vem ganhando popularidade como uma plataforma para comunicação ins-tantânea. São milhões de mensagens geradas todos os dias, por cerca de 100 milhões de usuá-rios, carregadas dos mais diversos assuntos. Por ser uma plataforma de comunicação rápida esse microblog estimulou um fenômeno denominado narradores televisivos, em que os inter-nautas comentam sobre o que assistem na TV no momento em que é transmitido. Dessa inte-gração entre as mídias sociais e a televisão emergiu a TV Social. A quantidade de dados gera-dos sobre os programas de TV formam um rico material para análise de dados. Emissoras podem usar tais informações para aperfeiçoar seus programas e aumentar a interação com seu público. Dentre os principais desafios da análise de dados de mídias sociais encontram-se a análise de sentimento (determinação de polaridade em um texto, por exemplo, positivo ou negativo) e a desambiguação de sentido (determinação do contexto correto de palavras polis-sêmicas). Essa dissertação tem como objetivo usar técnicas de aprendizagem de máquina para a criação de uma ferramenta de apoio à TV Social com contribuições na automatização dos processos de análise de sentimento e desambiguação de sentido de mensagens postadas no Twitter.por
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulopt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationLIMA, Ana Carolina Espírito Santo. Análise de sentimento e desambiguação no contexto da tv social. 2012. 120 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2012.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24341
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectmineração de textospor
dc.subjectanálise de sentimentopor
dc.subjectdesambiguação de sentidopor
dc.subjectmídias sociaispor
dc.subjecttwitterpor
dc.subjectaprendizagem de máquinapor
dc.subjecttext miningeng
dc.subjectsentiment analysiseng
dc.subjectword sense disambiguationeng
dc.subjectsocial mediaeng
dc.subjecttwittereng
dc.subjectmachine learningeng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3784/Ana%20Carolina%20Espirito%20Santo%20Lima.pdf.jpg*
dc.titleAnálise de sentimento e desambiguação no contexto da tv socialpor
dc.typeDissertaçãopor
local.contributor.board1Mustaro, Pollyana Notargiacomopt_BR
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5131975026612008por
local.contributor.board2Prati, Ronaldo Cristianopt_BR
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7851650523179414por
local.publisher.countryBRpor
local.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
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