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Detecção não supervisionada de posicionamento em textos de tweets

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Detecção não supervisionada de posicionamento em textos de tweets

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Título Detecção não supervisionada de posicionamento em textos de tweets
Outro título Unsupervised stance detection in texts of tweets
Autor Dias, Marcelo dos Santos
Orientador Becker, Karin
Data 2017
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto Análise de dados
Recuperacao : Informacao
Twitter
[en] Automatic labelling
[en] Sentiment Analysis
[en] Stance Detection
Resumo Detecção de posicionamento é a tarefa de automaticamente identificar se o autor de um texto é favorável, contrário, ou nem favorável e nem contrário a uma dada proposição ou alvo. Com o amplo uso do Twitter como plataforma para expressar opiniões e posicionamentos, a análise automatizada deste conteúdo torna-se de grande valia para empresas, organizações e figuras públicas. Em geral, os trabalhos que exploram tal tarefa adotam abordagens supervisionadas ou semi-supervisionadas. O presente trabalho propõe e avalia um processo não supervisionado de detecção de posicionamento em textos de tweets que tem como entrada apenas o alvo e um conjunto de tweets a rotular e é baseado em uma abordagem híbrida composta por 2 etapas: a) rotulação automática de tweets baseada em um conjunto de heurísticas e b) classificação complementar baseada em aprendizado supervisionado de máquina. A proposta tem êxito quando aplicada a figuras públicas, superando o estado-da-arte. Além disso, são avaliadas alternativas no intuito de melhorar seu desempenho quando aplicada a outros domínios, revelando a possibilidade de se empregar estratégias tais como o uso de alvos e perfis semente dependendo das características de cada domínio.
Abstract Stance Detection is the task of automatically identifying if the author of a text is in favor of the given target, against the given target, or whether neither inference is likely. With the wide use of Twitter as a platform to express opinions and stances, the automatic analysis of this content becomes of high regard for companies, organizations and public figures. In general, works that explore such task adopt supervised or semi-supervised approaches. The present work proposes and evaluates a non-supervised process to detect stance in texts of tweets that has as entry only the target and a set of tweets to classify and is based on a hybrid approach composed by 2 stages: a) automatic labelling of tweets based on a set of heuristics and b) complementary classification based on supervised machine learning. The proposal succeeds when applied to public figures, overcoming the state-of-the-art. Beyond that, some alternatives are evaluated with the intention of increasing the performance when applied to other domains, revealing the possibility of use of strategies such as using seed targets and profiles depending on each domain characteristics.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/169098
Arquivos Descrição Formato
001047919.pdf (1.062Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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