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Final Graduation Project

Final Graduation Project

Jessica Temporal

December 09, 2016
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Transcript

  1. Identificação de entidades mencionadas para análise de sentimentos em microblogs

    Jessica Caroline Alves Nunes Temporal Orientador: Evandro Eduardo Seron Ruiz Co-Orientador: Mateus Tarcinalli Machado
  2. - Web 2.0 - Textos opinativos - Reviews - Redes

    sociais - Técnicas de NLP - Linguagens de Programação 3 Introdução
  3. - Textos opinativos “Este celular é muito bom! Mas a

    bateria dura pouco =/” 4 Introdução
  4. - Textos opinativos “Este celular é muito bom! Mas a

    bateria dura pouco =/” 5 Problema
  5. Como - Recuperar um conjunto de dados - Implementar o

    algoritmo de FREQ Baseline - Dois analisadores sintáticos - Comparar os resultados obtidos 6
  6. Fundamentação Teórica - Processamento de Linguagem Natural - Análise de

    Sentimentos Baseada em Aspectos - Termos de aspecto: Assunto - Rotuladores Morfológicos: Part-of-Speech Tagging 7
  7. Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos - Extração de termos

    de aspecto “Este celular é muito bom! Mas a bateria é ruim =/” - Substantivos 8 https://www.dicio.com.br/
  8. Part-of-Speech Tagging - Classificação de estruturas textuais “Este celular é

    muito bom! Mas a bateria é ruim...” - Substantivos, adjetivos, pronomes, pontuação... 9
  9. Part-of-Speech Tagging - Tipos de POS-taggers - Expressão Regular padroes

    = [(‘*endo’, ‘VG’), (‘*indo’, ‘VG’), (‘*ando’,, ‘VG’)] 13
  10. Part-of-Speech Tagging - Tipos de POS-taggers - Expressão Regular padroes

    = [(‘*endo’, ‘VG’), (‘*indo’, ‘VG’), (‘*ando’,, ‘VG’)] “Estava comendo.” 14
  11. Part-of-Speech Tagging - Tipos de POS-taggers - Expressão Regular padroes

    = [(‘*endo’, ‘VG’), (‘*indo’, ‘VG’), (‘*ando’,, ‘VG’)] “Estava comendo.” 15
  12. Part-of-Speech Tagging - Tipos de POS-taggers - Expressão Regular padroes

    = [(‘*endo’, ‘VG’), (‘*indo’, ‘VG’), (‘*ando’,, ‘VG’)] “Estava comendo.” 16
  13. Part-of-Speech Tagging - Tipos de POS-taggers - Expressão Regular padroes

    = [(‘*endo’, ‘VG’), (‘*indo’, ‘VG’), (‘*ando’,, ‘VG’)] “Estava comendo.” “Estou chegando aí.” 17
  14. Part-of-Speech Tagging - Tipos de POS-taggers - Expressão Regular padroes

    = [(‘*endo’, ‘VG’), (‘*indo’, ‘VG’), (‘*ando’,, ‘VG’)] “Estava comendo.” “Estou chegando aí.” 18
  15. Part-of-Speech Tagging - Tipos de POS-taggers - Expressão Regular padroes

    = [(‘*endo’, ‘VG’), (‘*indo’, ‘VG’), (‘*ando’,, ‘VG’)] “Estava comendo.” “Estou chegando aí.” 19 [(‘comendo’ , ‘VG’), (‘chegando’, ‘VG’)]
  16. Part-of-Speech Tagging - Tipos de POS-taggers - N-Grama: Contexto “

    Programe a sua viagem à Exposição Nacional do Zebu, que começa Dia 25” 25
  17. Part-of-Speech Tagging - Tipos de POS-taggers - N-Grama: Contexto “

    Programe a sua viagem à Exposição Nacional do Zebu, que começa dia 25” Unigrama 26
  18. Part-of-Speech Tagging - Tipos de POS-taggers - N-Grama: Contexto “Programe

    a sua viagem à Exposição Nacional do Zebu, que começa Dia 25” 28
  19. FREQ Baseline - Pré-processamento “mesmo no outono, casos de dengue

    em friburgo continuam aumentando: em uma semana surgiram 358 casos da doença... https://t.co/3lwrwahyp7” 38
  20. Conclusão - Recuperar um conjunto de dados - Twitter como

    fonte - Implementar o algoritmo de FREQ Baseline - Dois analisadores sintáticos - NLTK vs NLPnet - Comparar os resultados obtidos 56
  21. Referências 57 BIRD, S. NLTK: the Natural Language Toolkit. In:

    ASSOCIATION FOR COMPUTATIONAL LINGUISTICS. Proceedings of the COLING/ACL on Interactive presentation sessions. [S.l.], 2006. p. 69–72. BIRD, S.; KLEIN, E.; LOPER, E. Natural language processing with Python. [S.l.]: O’Reilly Media, Inc., 2009. PAVLOPOULOS, J.; ANDROUTSOPOULOS, I. Aspect term extraction for sentiment analysis: New datasets, new evaluation measures and an improved unsupervised method. Proceedings of LASMEACL, p. 44–52, 2014.