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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/22179
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Lazzarin, Lilian do Nascimento Araujo | |
dc.date.accessioned | 2020-11-25T11:11:36Z | - |
dc.date.available | 2020-11-25T11:11:36Z | - |
dc.date.issued | 2017-02-24 | |
dc.identifier.citation | LAZZARIN, Lilian do Nascimento Araujo. Técnica para mineração de textos na análise de sentimentos: um estudo de caso em uma instituição de ensino técnico, tecnológico e superior. 2017. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2017. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/22179 | - |
dc.description.abstract | This work proposes the application of data mining techniques in texts extracted from the social network Twitter for analysis of feelings. Companies have benefited from this tool with the generation of information about their products and / or services, as well as observing the behavior of users that can assist them in targeting promotions, launches, marketing, etc. With the increasing demand for the use of social networks as well as the use of unstructured texts, the interpretation of user evaluations by companies or stakeholders has become a difficult task. In this work, from data extracted and pre-processed from a social network, we intend to apply text mining approaches for data interpretation regarding the emotional level of users of a given educational institution. It is expected that the identification of the emotional state of individuals using this social network can help to identify the level of satisfaction of these individuals with regard to institution-related issues and also direct efforts / improvements to issues where emotions such as sadness, anger or disappointment in comments, and thereby remedy problems unknown or unnoticed by the educational institution. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.subject | Redes sociais | pt_BR |
dc.subject | Mineração de dados (Computação) | pt_BR |
dc.subject | Software | pt_BR |
dc.subject | Social networks | pt_BR |
dc.subject | Data mining | pt_BR |
dc.subject | Computer software | pt_BR |
dc.title | Técnica para mineração de textos na análise de sentimentos: um estudo de caso em uma instituição de ensino técnico, tecnológico e superior | pt_BR |
dc.title.alternative | Approach for text mining in feeling analysis: a case study in a technical, technological and superior institution | pt_BR |
dc.type | specializationThesis | pt_BR |
dc.description.resumo | Neste trabalho é proposta a aplicação de técnicas de mineração de dados em textos extraídos da rede social Twitter para análise de sentimentos. Empresas tem se beneficiado dessa ferramenta com a geração de informações sobre seus produtos e/ou serviços, bem como observar o comportamento dos usuários que podem auxiliá-los no direcionamento de promoções, lançamentos, marketing, etc. Com a crescente demanda pelo uso das redes sociais bem como o uso de textos não estruturados, a interpretação das avaliações dos usuários pelas empresas ou interessados tem se tornado uma tarefa difícil. Neste trabalho, a partir de dados extraídos e pré-processados de uma rede social, pretende-se aplicar abordagens de mineração de texto para interpretação dos dados no que se refere ao nível emocional dos usuários de uma determinada instituição de ensino. Espera-se que, a identificação do estado emocional dos indivíduos que usam esta rede social pode ajudar a identificar o nível de satisfação desses indivíduos quanto a assuntos relacionados a instituição, e também direcionar esforços/melhorias para assuntos onde foram identificadas emoções como tristeza, raiva ou decepção em comentários, e com isso sanar problemas até então desconhecidos ou que passavam desapercebidos pela instituição de ensino. | pt_BR |
dc.degree.local | Pato Branco | pt_BR |
dc.publisher.local | Pato Branco | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Ribeiro, Richardson | |
dc.contributor.referee1 | Ribeiro, Richardson | |
dc.contributor.referee2 | Dosciatti, Mariza Miola | |
dc.contributor.referee3 | Casanova, Dalcimar | |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Banco de Dados: Administração e Desenvolvimento | pt_BR |
dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
Aparece nas coleções: | PB - Banco de Dados: Administração e Desenvolvimento |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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