DO PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL À ANÁLISE DE SENTIMENTO

Autores

DOI:

https://doi.org/10.31510/infa.v20i1.1667

Palavras-chave:

Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado de Máquina, Análise de Sentimento

Resumo

Neste artigo foi explanado sobre conceitos fundamentais de Processamento de Linguagem Natural e suas diversas ferramentas que tem se aprimoradas ao longo dos anos e se mostram a cada dia presente na rotina das pessoas. Realizou-se uma revisão e análise biográfica sobre Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado de Máquina e Linguística Computacional, mostrando como a partir da análise textual pode-se chegar a complexos algoritmos de aprendizado de máquina, com o objetivo de conceituar e afunilar ao ponto de exemplificar em uma aplicação o conceito e o uso de Análise de Sentimento. A evolução do Processamento de Linguagem Natural torna necessária a evolução das ferramentas de aprendizado de máquina, pois são partes essenciais dentro de uma cadeia de eventos que vem se aprimorando com uma rapidez impressionante. Do conceito ao resultado final é possível verificar quão abrangente e repleto de ramificações é esse tema e, por meio de uma análise objetiva, constatar que o caminho para o futuro passa pelo aprendizado de máquina e a compreensão pela máquina da linguagem humana.

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Referências

ALMEIDA, M. B. Detecção Automática de Discurso de Ódio em Redes Sociais. São José dos Campos, SP: UNIFESP, 2020.

ANDRADE, V. D. A. Detecção Automática de Discurso de Ódio em Textos do Twitter. Nova Iguaçu. RJ: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, 2021.

CAMELO, F. A. B. Detecção Automática de Discursos de Ódio em Comentários de Jornais Online. Niterói, RJ: Universidade Federal Fluminense, 2017.

GONÇALVES, G. F. L. Análise de Emoções em Tweets Relacionados à pandemia da Covid-19 no Estado do Rio de Janeiro. Niterói, RJ: Universidade Federal Fluminense, 2021.

KAGGLE. Amazon Reviews. Disponível em: <https://www.kaggle.com/datasets/snap/amazon-fine-food-reviews>. Acessado em 20/03/2023.

LEARN, S. 1.2.2. Naive Bayes. 2023. Disponível em: <https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html>. Acessado em 16/02/2023.

SALDAÑA, Z. W. Analise de Sentimento para Exploração de Dados. 2018. Disponível em: <https://programminghistorian.org/pt/licoes/analise-sentimento-exploracao-dados>. Acessado em 15/02/2023.

TITENOK, Y. Natural Language Processing vs Text Mining. 2022. Disponível em: <https://sloboda-studio.com/blog/natural-language-processing-vs-text-mining>. Acessado em 20/02/2023.

TWITTER. Da Mata Repórter. Disponível em: <https://twitter.com/DaMataReporter>. Acessado em 19/02/2023.

VIEIRA, R.; LIMA, V.L.S. Linguística computacional: princípios e aplicações. In: As Tecnologias da Informação e a questão social: anais. Carlos Eduardo Ferreira (Ed.), SBC, Fortaleza, Ceará, Vol. 2, pp. 47-88, 2001.

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Publicado

30/06/2023

Como Citar

CAMPOS, E.; DE LIMA PITELI PICCHI, M. de L. P. DO PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL À ANÁLISE DE SENTIMENTO. Revista Interface Tecnológica, [S. l.], v. 20, n. 1, p. 170–180, 2023. DOI: 10.31510/infa.v20i1.1667. Disponível em: https://revista.fatectq.edu.br/interfacetecnologica/article/view/1667. Acesso em: 28 abr. 2024.

Edição

Seção

Tecnologia em Informática

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