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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/24952
Title: | Identificação automática de comentários irônicos na internet utilizando processamento de linguagem natural e machine learning |
Other Titles: | Automatic identification of ironic comments on the internet using natural language processing and machine learning |
Authors: | SOUSA, John Castro de CORDEIRO, Tamires Thaísa |
Advisor: | DEZANI, Henrique |
Other contributor: | DUCATTI, José Alexandre SCARPA, Rafael Motta |
type of document: | Artigo científico |
Keywords: | Redes sociais;Machine learning;Processamento de texto;Linguagem natural;Língua portuguesa |
Issue Date: | 29-Nov-2021 |
Publisher: | 121 |
Citation: | SOUSA, John Castro de; CORDEIRO, Tamires Thaísa. Identificação automática de comentários irônicos na internet utilizando processamento de linguagem natural e machine learning. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Curso Superior de Tecnologia em Informática para Negócios) – Faculdade de Tecnologia de São José do Rio Preto, São José do Rio Preto, 2021. |
Abstract: | Atualmente a sociedade vem se expressando cada vez mais na internet, por exemplo redes sociais, comentários de produtos em sites ou opiniões sobre diversos assuntos. Com isso, o volume de dados que circulam na rede, algumas vezes, é ignorado. Com essas facilidades que encontramos hoje, podemos notar que a quantidade de pessoas mal-intencionadas vem crescendo muito rapidamente, publicando frequentemente discursos de ironias, ódio e intolerância. A identificação desses tipos de padrões se torna indispensável, visto que podemos criar ferramentas que auxiliam na tomada de decisão no ponto de vista econômico, empresarial etc. O presente trabalho tem o objetivo de utilizar o método de Processamento de Linguagem Natural e Machine Learning para analisar, identificar e tratar automaticamente esses comentários irônicos escritos em português. Currently, society is increasingly expressing itself on the internet, for example social networks, product reviews on websites or opinions on various subjects. As a result, the volume of data circulating on the network is sometimes ignored. With these facilities that we find today, we can see that the number of malicious people has been growing very quickly, often publishing speeches of irony, hatred and intolerance. The identification of these types of patterns becomes indispensable, as we can create tools that help in decision making from an economic, business point of view, etc. This work aims to use the Natural Language Processing and Machine Learning method to automatically analyze, identify and treat these ironic comments written in Portuguese. |
URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/24952 |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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