Uma abordagem de análise de sentimentos espaço-temporal em microtextos.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: ALVES, André Luiz Firmino. lattes
Orientador(a): BAPTISTA, Claúdio de Souza. lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/176
Resumo: A proliferação dos meios de comunicação social na Web, tais como blogs, fóruns de discussões, sites de avaliação de produtos, microblogs e redes sociais, proporcionou um volume de dados opinativos armazenados em formato digital nunca visto na história da humanidade. Esta quantidade de dados, em sua grande maioria não estruturados, tem trazido vários desafios e oportunidades para a comunidade acadêmica e o mundo dos negócios, haja vista a necessidade de compreender, de forma automática, os sentimentos das pessoas a respeito de um produto, um serviço ou mesmo sobre pessoas ou fatos, para auxiliar no processo de tomada de decisão. Nos últimos anos, surgiram várias contribuições científicas para resolver problemas relacionados à análise de sentimentos. No entanto, poucas propostas consideram o fator espaço-temporal, isto é, a localização geográfica da fonte de informação ou da própria informação, bem como as possíveis mudanças de opinião ao longo do tempo. Os trabalhos que consideram o fator espacial tomam como base mensagens já geocodificadas, contudo, são poucas as fontes de informações que dispõem de mensagens georeferenciadas. Neste contexto, este trabalho propõe uma abordagem de análise de sentimentos que explora os fatores espaço-temporal para melhor sumarizar o sentimento detectado em uma grande quantidade de microtextos obtidos daWeb. A abordagem utiliza técnicas de Recuperação da Informação Geográfica (GIR) e técnicas de Análise de Sentimentos para detectar localizações geográficas e a polaridade dos sentimentos através de evidências textuais contidas nos microtextos, oferecendo mecanismos de visualização espacial do sentimento em diversas regiões geográficas. A análise espaço-temporal possibilita visualizar mudanças de sentimento ocorridas em diversas regiões geográficas ao longo do período analisado.
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No entanto, poucas propostas consideram o fator espaço-temporal, isto é, a localização geográfica da fonte de informação ou da própria informação, bem como as possíveis mudanças de opinião ao longo do tempo. Os trabalhos que consideram o fator espacial tomam como base mensagens já geocodificadas, contudo, são poucas as fontes de informações que dispõem de mensagens georeferenciadas. Neste contexto, este trabalho propõe uma abordagem de análise de sentimentos que explora os fatores espaço-temporal para melhor sumarizar o sentimento detectado em uma grande quantidade de microtextos obtidos daWeb. A abordagem utiliza técnicas de Recuperação da Informação Geográfica (GIR) e técnicas de Análise de Sentimentos para detectar localizações geográficas e a polaridade dos sentimentos através de evidências textuais contidas nos microtextos, oferecendo mecanismos de visualização espacial do sentimento em diversas regiões geográficas. A análise espaço-temporal possibilita visualizar mudanças de sentimento ocorridas em diversas regiões geográficas ao longo do período analisado.The dissemination of social communication means on the Web, such as blogs, discussion forums, product evaluation sites, microblogs and social networks, provides a never before seen volume of opinionative data in digital format. Not structured in its majority, this amount of data, has brought several challenges and opportunities for the academic community and the business world, considering the need for understanding, in an automatic form, people’s sentiments concerning a product, a service or even other people or facts, in order to facilitate the decision making process. In the recent years, several scientific contributions to solve sentiment analysis related problems were suggested. However, only a few of them consider the spatial-temporal factor, which is the geographical location of the information source or even of the information itself, as well as the possible opinion changes throughout time. The works that consider the spatial factor often assume the messages are already geocoded. However, it could be a problem, since only a few information sources provide georeferenced messages. In this context, this work proposes a sentiment analysis approach which explores the spatial-temporal factor in order to better summarize the sentiments detected in a great amount of microtexts obtained from the Web. The approach uses Geographic Information Retrieval (GIR) and Sentiment Analysis techniques for the detection of geographic locations and sentiment polarity through textual evidences contained in the microtexts. The spatialtemporal analysis enables the visualization of sentiment changes which occurred in several geographic regions throughout the analyzed time period.Submitted by Dilene Paulo (dilene.fatima@ufcg.edu.br) on 2017-12-01T15:44:03Z No. of bitstreams: 1 ANDRÉ LUIZ FIRMINO ALVES - DISSERTAÇÃO PPGCC 2014.pdf: 8491551 bytes, checksum: 9c049bdf4b551742efcd94bdc4c8c020 (MD5)Made available in DSpace on 2017-12-01T15:44:03Z (GMT). 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