Ferramenta para classificação de sentimentos em tweets online
Ferramenta para classificação de sentimentos em tweets online
<guilherme.vaz@arapiraca.ufal.br>
Atualmente, com o volume de informação gerado pelos sistemas de informação aumentando exponencialmente, uma quantidade significativa dessas informações pode ser encontrada no formato textual. A partir desse formato é possível extrair determinados conhecimentos. Entretanto, devido ao grande volume de informações disponíveis, esta tarefa é encarada como um desafio computacional. O conhecimento obtido através de informações textuais pode ser utilizado na tomada de decisão com o intuito de gerar vantagem competitiva pelas organizações. Um dos meios de se extrair conhecimento de textos em linguagem natural é através da utilização da Análise de Sentimentos. Neste trabalho é proposta uma ferramenta de análise de sentimentos a partir de bases textuais extraídas da rede social Twitter, almejando sua utilização para gerar uma observação do sentimento público diante de termos de busca especificados pelo usuário. Para atingir este objetivo, a proposta utiliza, além de técnicas de análise de sentimentos, um modelo classificador baseado em aprendizado de máquina. A demonstração de viabilidade é realizada através de uma ferramenta online que utiliza o modelo criado. A ferramenta tem a capacidade de buscar tweets que possuam um termo específico no corpo de seu texto para então analisá-los e aferir um sentimento sobre o termo. Os experimentos executados possibilitaram demonstrar que a ferramenta proposta é capaz de obter resultados consistentes e satisfatórios para uma vasta diversidade de termos. Os resultados demonstraram uma acurácia de 80% em testes com base de dados estática, e uma taxa de acertos de 84,6% em um experimento com base de dados online.
Currently, with the volume of information generated exponentially increasing, a significant quantity of information can be found in textual format. From this format it is possible to extract certain knowledge. However, due to the large volume of information available, this task is seen as a computational challenge. Once the obstacles have been overcome, the knowledge obtained through textual information can be used as a decision maker with the purpose of competitive advantage.One of the ways to extract knowledge is through the use of Sentiment Analysis and, in the case of textual information, through Natural Language Processing. This work proposes an analysis of feelings based on textual bases extracted from the social network Twitter, aiming at its use to generate an observation of public sentiment in the face of search terms created by the user. To achieve this goal, the proposal uses, in addition to sentiment analysis techniques, a classifier model created using concepts from the machine learning area. The feasibility demonstration is carried out through an online tool that uses the model created. The tool has the ability to search for tweets that have a specific term in the body of their text and then analyze and define them to a sentiment. The experiments carried out made it possible to demonstrate that the proposed tool is capable of obtaining consistent and satisfactory results for a wide variety of terms.
Dr. Neves, Tácito Trindade de Araújo Tiburtino.
Análise de sentimentos.
Twitter.
Algoritmo Random Forest.