Análise de sentimentos de tweets em português

Orientador: Prof. Dr. Alexander KutzkeMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.Inclui referências: p. 22-23Resumo: Com a evolução exponencial das interações digitais entre empresas e clientes e a velocidade com que a acessibilidade a internet cresceu, atualmente responder seus clientes não é suficiente para as empresas, elas precisam ser cada vez mais rápidas, responder no timing adequado e ser assertivas nessas respostas. Dentro deste contexto, este trabalho tem o objetivo de apresentar resultados de classificação de sentimentos com textos extraídos do Twitter para algumas marcas do mercado de CFT (cosméticos, fragrâncias e higiene pessoal) e alguns concorrentes diretos do ramo de presenteáveis e bomboniére utilizando alguns algoritmos de IA (inteligência artificial) como: Árvore de Decisão, Random Forest, Naive Bayes, SVM, Regressão Logística e LSTM. O classificador que apresentou melhor resultado foi o SVM com análises de unigrama e a abordagem TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) o algoritmo obteve uma acurácia de 75% para classificação

Análise de sentimentos de tweets em português

Orientador: Prof. Dr. Alexander KutzkeMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.Inclui referências: p. 22-23Resumo: Com a evolução exponencial das interações digitais entre empresas e clientes e a velocidade com que a acessibilidade a internet cresceu, atualmente responder seus clientes não é suficiente para as empresas, elas precisam ser cada vez mais rápidas, responder no timing adequado e ser assertivas nessas respostas. Dentro deste contexto, este trabalho tem o objetivo de apresentar resultados de classificação de sentimentos com textos extraídos do Twitter para algumas marcas do mercado de CFT (cosméticos, fragrâncias e higiene pessoal) e alguns concorrentes diretos do ramo de presenteáveis e bomboniére utilizando alguns algoritmos de IA (inteligência artificial) como: Árvore de Decisão, Random Forest, Naive Bayes, SVM, Regressão Logística e LSTM. O classificador que apresentou melhor resultado foi o SVM com análises de unigrama e a abordagem TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) o algoritmo obteve uma acurácia de 75% para classificação