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dc.contributor.advisorMerschmann, Luiz Henrique de Campospt_BR
dc.contributor.authorStiilpen Júnior, Milton-
dc.date.accessioned2017-03-13T12:24:38Z-
dc.date.available2017-03-13T12:24:38Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.citationSTIILPEN JÚNIOR, Milton. Um arcabouço de processamento de textos informais em português brasileiro para aplicações de mineração de dados. 2016. 41 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/7360-
dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.pt_BR
dc.description.abstractRedes Sociais online (RSO) surgiram no início do século XXI e dão indícios de que terão vida longa. Cerca de 64% dos usuários de mídias sociais dizem acessar ao menos uma rede social todos os dias. Desse modo, é imensa a quantidade de dados gerados por esses canais de comunicação. O Processamento de Linguagem Natural em textos de redes sociais é um tema de pesquisa recente que vem atraindo um número cada vez maior de pesquisadores. Portanto, neste trabalho, é proposta um arcabouço capaz de lidar com a diversidade do português brasileiro, com o informalismo, com a natureza de tempo real e com a falta de contextualização de textos publicados em redes sociais. O arcabouço proposto foi avaliado em duas tarefas (Categorização de Texto e Mineração de Opinião) e os resultados experimentais mostraram que os mecanismos de pré-processamento existentes no arcabouço foram importantes para obtenção de bons resultados.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.subjectMineração de dados - computaçãopt_BR
dc.subjectRedes sociais on-linept_BR
dc.subjectProcessamento da linguagem natural - computaçãopt_BR
dc.titleUm arcabouço de processamento de textos informais em português brasileiro para aplicações de mineração de dados.pt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 09/03/2017 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.pt_BR
dc.contributor.refereeMerschmann, Luiz Henrique de Campospt_BR
dc.contributor.refereeFerreira, Anderson Almeidapt_BR
dc.contributor.refereeSouza, Fabrício Benevenuto dept_BR
dc.description.abstractenSocial Networks emerged at the beginning of 21st century and give us evidence that they are going to have a long life. Almost two-thirds of overall social media users affirm an everyday usage of a social media website and, therefore, the data volume across this platforms is huge. Natural language processing of social media texts is an attractive topic among researchers of this area. While there are many studies about natural language processing of social media texts for some languages (e.g., English), the researches for Brazilian Portuguese language are still limited. Then, in this work, a framework is proposed to deal with peculiarities of the Brazilian Portuguese language in informal, short and noisy texts, where the lack of context poses obstacles in text mining. The proposed framework has been evaluated in two tasks (Text Categorization and Opinion Mining) and experiments showed that the preprocessing mechanisms included in this framework were important to achieve better results.pt_BR
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