Modelo para análise de sentimentos no facebook : um estudo de caso na página do Senado Federal Brasileiro

Orientador : Denise Fukumi TsunodaMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da Informação.Inclui referênciasResumo : Trata-se de um estudo que contextualiza os níveis de análise de sentimento e os tipos de opiniões existentes, assim como os problemas encontrados para classificação de sentenças ou documentos em linguagem natural (português) a partir de dados extraídos da página no Facebook do Senado Federal. Propõe um modelo para análise de sentimento supervisionada e um modelo para pré-processamento de texto por meio de ferramenta desenvolvida em Python3. Por meio do modelo proposto, classificaram-se duas bases de dados formadas com comentários sobre a reforma do ensino médio e a limitação de dados em banda larga fixa. Desenvolveu-se um código na linguagem de programação Python 3 para pré-processamento de texto. Além disso, construiu-se uma base de treino com 102 classificações positivas, 177 negativas e 272 neutras. Aplicou-se o algoritmo Naive Bayes Multinomial Text para classificação das sentenças e classificou-se 97,0962% de 551 sentenças da base de treino, desta forma a matriz de confusão demonstrou 16 sentenças classificadas incorretamente e 535 classificadas corretamente. Apresenta os resultados da classificação através de gráficos formados pelas saídas da classificação e dados fornecidos pela ferramenta de extração. Como continuidade do trabalho propõe-se a análise em nível de aspecto

Unsupervised and knowledge-poor approaches to sentiment analysis

Sentiment analysis focuses upon automatic classiffication of a document's sentiment (and more generally extraction of opinion from text). Ways of expressing sentiment have been shown to be dependent on what a document is about (domain-dependency). This complicates supervised methods for sentiment analysis which rely on extensive use of training data or linguistic resources that are usually either domain-specific or generic. Both kinds of resources prevent classiffiers from performing well across a range of domains, as this requires appropriate in-domain (domain-specific) data. This thesis presents a novel unsupervised, knowledge-poor approach to sentiment analysis aimed at creating a domain-independent and multilingual sentiment analysis system. The approach extracts domain-specific resources from documents that are to be processed, and uses them for sentiment analysis. This approach does not require any training corpora, large sets of rules or generic sentiment lexicons, which makes it domain- and languageindependent but at the same time able to utilise domain- and language-specific information. The thesis describes and tests the approach, which is applied to diffeerent data, including customer reviews of various types of products, reviews of films and books, and news items; and to four languages: Chinese, English, Russian and Japanese. The approach is applied not only to binary sentiment classiffication, but also to three-way sentiment classiffication (positive, negative and neutral), subjectivity classifiation of documents and sentences, and to the extraction of opinion holders and opinion targets. Experimental results suggest that the approach is often a viable alternative to supervised systems, especially when applied to large document collections