METODOLOGIA DE IDENTIFICAÇÃO DE POLARIDADE EM TEXTOS COM BASE EM PROJETOS DE LEI BRASILEIROS
Daniel Lopes Braz dos Santos1; Thais Medina Coeli Rochel de Camargo2; Myrian Christina de Aragão Costa1; Valeria Menezes Bastos3; Nelson Francisco Favilla Ebecken1
1 PEC-COPPE/UFRJ; 2 Programa de Pós-Graduação em Ciência Política/USP; 3 DCC/UFRJ
doi:10.20906/CPS/CILAMCE2017-0358
Resumo
O objetivo deste trabalho é apresentar a pesquisa de uma metodologia eficiente de identificação de polaridade de documentos sobre um mesmo tema, usando como estudo de caso projetos de lei contra e a favor da liberalização do aborto no Brasil. Busca-se primeiramente identificar e comparar técnicas de aprendizado de máquina sobre textos que consigam classificar os projetos com vieses a favor e contra o aborto. Esta metodologia analisa cada parte do projeto em questão, utilizando a técnica de agrupamento K-means, aplicando em seguida um método baseado em grafos para processar todas as combinações de parâmetros e verificar os projetos que possuem maiores ligações entre si. Para a realização de testes foram utilizados projetos previamente classificados e os resultados obtidos com esta metodologia demonstraram ligações e peculiaridades muito interessantes e promissoras, ajudando assim, na identificação de similaridades e padrões em documentos.
Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Mineração de Textos; Clusterização; Polarização de Textos