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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.59.2019.tde-31102018-174346
Documento
Autor
Nome completo
Mateus Tarcinalli Machado
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2018
Orientador
Banca examinadora
Ruiz, Evandro Eduardo Seron (Presidente)
Almeida, Tiago Agostinho de
Caseli, Helena de Medeiros
Santarem Segundo, Jose Eduardo
Título em português
Estudo e avaliação de métodos de análise de sentimentos baseada em aspectos para textos opinativos em português
Palavras-chave em português
Análise não supervisionada de texto ; Identificação de aspectos ; Identificação de polaridade ; Mineração de opinião
Resumo em português
Esta dissertação tem como objeto de estudo a análise de sentimentos baseada em aspectos, aplicação derivada da análise de sentimentos e da área de processamento de linguagem natural. A análise de sentimentos baseada em aspectos é focada em analisar textos avaliativos (textos contendo opiniões) buscando identificar e relacionar sentimentos e aspectos de uma determinada entidade (produtos, serviços entre outros). As principais etapas do desenvolvimento deste trabalho são a identificação de aspectos, que busca identificar as características de determinada entidade no texto e a identificação de sentimentos que procura encontrar o sentimento expresso pelo autor com relação ao aspecto mencionado. O objetivo deste trabalho é implementar, analisar, melhorar e criar métodos não supervisionados de análise de sentimentos baseada em aspectos para textos em português. Essa exploração se dará pela implementação de métodos para identificação de aspectos e sentimentos, criação e combinação de léxicos de sentimentos. Para alcançar esse objetivo realizamos experimentos com conjunto de dados anotado, ou seja, já com os aspectos e sentimentos relacionados marcados em seu texto. Para o processamento, além de técnicas de processamento de língua natural, como a análise gramatical, foram utilizados métodos de análise estatística dos textos e resultados.
Título em inglês
Study and evaluation of methods of aspect based sentiment analysis for opinative texts in Portuguese
Palavras-chave em inglês
Identification of aspects ; Opinion mining ; Polarity identification ; Unsupervised analysis of text
Resumo em inglês
This dissertation has as object of study the aspect based sentiment analysis, application derived from sentiment analysis and the area of natural language processing. The aspect based sentiment analysis focuses on analyzing evaluative texts (texts containing opinions) seeking to identify and relate feelings and aspects of a particular entity (products, services among others). The main stages of the development of this work are the identification of aspects, which seeks to identify the characteristics of a certain entity in texts, and sentiment identification that aims to identify the feelings expressed by the author concerned about the mentioned aspects. The purpose of this work is to implement, analyze, improve and create unsupervised methods of aspect based sentiment analysis applying them in portuguese language texts. This exploration will be through the implementation of methods for identifying aspects and sentiments, creation and combination of sentiment lexicons. To achieve this goal we performed experiments with annotated data set, that is, texts with the related aspects and sentiments already marked. For processing, in addition to natural language processing techniques, such as grammatical analysis, methods of statistical analysis of texts and results were used.
 
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mateuscorrigida.pdf (447.45 Kbytes)
Data de Publicação
2019-02-06
 
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