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dc.contributor.advisorBecker, Karinpt_BR
dc.contributor.authorSápiras, Leonardo Augustopt_BR
dc.date.accessioned2015-08-05T02:02:24Zpt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/121876pt_BR
dc.description.abstractNa WEB, são encontradas postagens sobre assuntos variados, notícias de celebridades, produtos e serviços. Tal conteúdo contém emoções positivas, negativas ou neutras. Minerar o sentimento da população sobre candidatos a eleições e seus aspectos em mídias virtuais pode ser realizado por meio de técnicas de Mineração de Opiniões. Existem soluções para fontes de opinião fortemente estruturadas, tais como revisões de produtos e serviços, no entanto o problema que se apresenta é realizar a mineração de opiniões em nível de aspecto em fontes de opiniões fracamente estruturadas. Além de avaliar conceitos relacionados à mineração de opiniões, o presente trabalho descreve a realização de um estudo de caso, o qual analisa fontes de opiniões fracamente estruturadas e propõe uma abordagem para minerar opiniões em nível de aspecto, utilizando como fontes de opinião comentários de leitores de jornais. O estudo de caso contribui (i) na concepção de uma abordagem para identificação da opinião em nível de aspecto sobre entidades eleitorais em comentários de notícias políticas, (ii) na aplicação de um método baseado em aprendizagem de máquina para classificar a opinião sobre entidades e seus aspectos em três classes (positivo, negativo e neutro), (iii) na representação da sumarização visual de opinião sobre entidades e seus aspectos. São descritos experimentos para identificar comentários que mencionam os aspectos saúde e educação, utilizando co-ocorrência, em que foram obtidos resultados satisfatórios utilizando as técnicas Expected Mutual Information Measure e phi-squared. Já para a polarização de sentenças, são realizados experimentos com duas abordagens de classificação: uma que classifica sentenças em três classes e outra que realiza classificações binárias em duas etapas.pt_BR
dc.description.abstractIn the WEB are found posts about various subjects like celebrity news, products and services. Such content has positive, negative or neutral emotions. Mining the population’s sentiments about elections candidates and their aspects in virtual media can be performed using Opinion Mining techniques. There are solutions for highly structured opinion sources, such as reviews of products and services, however the problem is how to perform aspect-based opinion mining in less structured opinions sources. Besides evaluating concepts related to opinion mining, this work describes a case study which analyzes weakly structured sources and proposes an approach to mine aspect-based opinions using as sources of sentiment reviews of newspaper readers. The case study contributes (i) designing an approach to identify the aspect-based opinion about electoral candidates in news political comments, (ii) to the application of a machine learning-based method to classify the opinion about entities and their aspects in three classes (positive, negative and neutral) (iii) to the representation of a visual summarization review of entities and their aspects. It describes experiments to identify comments about health and education aspects using co-occurrence where satisfactory results were obtained using the techniques Expected Mutual Information Measure and phi-squared. In which regards sentences polarization, experiments are performed with two classification approaches, one that classifies sentences in three classes and another that performs binary classifications in two stages.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectOpinion miningen
dc.subjectMineracao : Dadospt_BR
dc.subjectSistemas : Informaçãopt_BR
dc.subjectSentiment analysisen
dc.subjectAspect identificationen
dc.subjectSistemas eleitoraispt_BR
dc.subjectOpinion summarizationen
dc.titleMineração de opiniões em aspectos em fontes de opiniões fracamente estruturadaspt_BR
dc.title.alternativeAspect-based opinion mining in weakly structured opinion sources en
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000970837pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2015pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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