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http://hdl.handle.net/10174/11132
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Title: | Sensor de reputação online: técnicas de aprendizagem automática para a deteção e classificação de opiniões na Web |
Authors: | Letras, Jorge Miguel Ferreira |
Advisors: | Saias, José Miguel Gomes |
Issue Date: | 2014 |
Publisher: | Universidade de Évora |
Abstract: | As redes sociais são plataformas em larga escala onde pessoas de todo o mundo se podem
conhecer, partilhar imagens e vídeos ou trocar opiniões. Saber as opiniões dos utilizadores
que podem afetar a reputação de um produto ou serviço é uma das vantagens que
as empresas podem retirar deste tipo de plataformas. O objetivo deste trabalho é apresentar
um sistema com a capacidade de determinar, através de técnicas de aprendizagem
automática, o sentimento de uma frase e respetivo impacto na afetação da reputação da
entidade mencionada, classificando-o como positivo, negativo ou neutro. Este sistema foi
desenvolvido na linguagem Python e utiliza recursos da ferramenta NLTK, como o reconhecimento
de entidades (NE Chunk), o classificador gramatical (pos-tag) e os algoritmos
para o classificador da polaridade de sentimentos (Naive Bayes, Decision Trees e SVM); Online Reputation Sensor: machine learning techniques
for detection and classification of opinions in Web textual
sources
#### abstract:
The social networks are large scale platforms where people around the world meet, share
photos and videos and share opinions. Knowing people's opinions about a product or
service is one of the advantages that companies can benefit from these type of plataforms.
The purpose of this work is to present a system with the ability to predict, through machine
learning techniques, the sense of a sentence and the respective reputation impact on the
target entity, classifying it as negative, positive or neutral. This system was developed in
Python and uses resources from NLTK framework, such as entity recognition (NE Chunk),
the grammar classifier (pos-tag) and the algorithms used in system development (Naive
Bayes, Decision Trees, and SVM). |
URI: | http://hdl.handle.net/10174/11132 |
Type: | masterThesis |
Appears in Collections: | BIB - Formação Avançada - Teses de Mestrado
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