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Atividade
| 108209 - Mineração de Opiniões a partir de Textos publicados em Redes Sociais |
| Período da turma: | 10/10/2022 a 14/10/2022
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| Descrição: | Resumo: Atualmente é comum buscar opiniões sobre um produto ou serviço em redes sociais, em sites de e-commerce, blogs ou em sites especializados. Essas opiniões são de grande valor tanto para o consumidor quanto para a empresa. No caso do consumidor, opiniões ajudam na tomada de decisão, saber pontos positivos e negativos sobre o produto ou serviço. No caso das empresas, a opinião emitida pelos usuários pode permitir aprimorar seus produtos com base nos pontos fortes e fracos destacados por seus clientes. Porém, devido a grande quantidade de opiniões sendo publicadas diariamente por meio de textos não estruturados (linguagem natural), principalmente em redes sociais, a análise manual dessas opiniões se torna inviável. Neste minicurso iremos estudar técnicas para minerar opiniões de textos em redes sociais, como o Twitter. Serão apresentados exemplos, desde métodos baseados em regras e recursos léxicos, até métodos mais recentes baseados em redes neurais profundas, como o BERT.
Referências: Bing Liu. Sentiment analysis: Mining opinions, sentiments, and emotions. Cambridge university press, 2020. Zhang, L., Wang, S., and Liu, B. Deep learning for sentiment analysis: A survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 8(4): e1253, 2018. Devlin J, Chang MW, Lee K, Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. InProceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computationa |
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| Carga Horária: |
3 horas |
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| Tipo: | Optativa | ||||
| Vagas oferecidas: | 300 | ||||
| Ministrantes: |
Ricardo Marcondes Marcacini Solange Oliveira Rezende |
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