Navegando por Autor "Nascimento, Eliaquim Moreira do"

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    Análise comparativa de métodos de aprendizado supervisionado para mineração de opinião dos usuários da plataforma de e-participação votenaweb
    (2019) Nascimento, Eliaquim Moreira do; Souza, Ellen Polliana Ramos; Santos, Diego George da Silva; http://lattes.cnpq.br/1433346297212674; http://lattes.cnpq.br/6593918610781356; http://lattes.cnpq.br/6033431769198675
    Com a evolução das tecnologias da informação, passam a existir novos meios que visam promover uma sociedade mais democrática e participativa, como é o caso das plataformas de participação e colaboração eletrônicas, também conhecidas por e-participation e e-collaboration. Contudo, apesar de ser possível fornecer uma opinião na grande maioria dessas plataformas, tais opiniões não são analisadas e consideradas no processo de construção da proposta ou projeto de lei.É impossível para o ser humano compreender completamente todo o conteúdo em uma quantidade razoável de tempo, o que despertou um interesse na comunidade científica por sistemas capazes de extrair informações desse tipo de dado de forma automática. Mineração de opinião, também conhecida como análise de sentimento, é a área de estudo que analisa automaticamente sentimentos e opiniões das pessoas acerca de entidades, como produtos e serviços, expressos de forma não estruturada, como em texto, por exemplo. Neste sentido, este trabalho busca identificar o melhor conjunto de classificador versus técnica de de pre-processamento para análise das opiniões dos usuários de plataformas de e-participação e e-colaboração disponíveis para os cidadãos brasileiros. Como estudo de caso, para validação da aplicação, foram coletadas opiniões do portal VOTENAWEB, tendo em vista que o mesmo é bastante utilizado, além de permitir aos cidadãos postar comentários sobre um determinado projeto. Três algoritmos de aprendizado supervisionado, com diferentes técnicas de pré-processamento foram avaliadas que são tokenização, remoção de stopwords, N-grama, TF-IDF e a incorporação de palavras, a fim de obter a melhor configuração para mineração de opinião. O algoritimo de regressão linear obteve o melhor resultado com acurácia de 88,22% e f-medida de 87,07%, enquanto que o aprendizado profundo que o aprendizado profundo obteve acurácia de 84,96% e f-medida de 84,90%.