Método de mineração de textos com foco no português do Brasil com redes bayesianas
Wilker José Caminha dos Santos1; Douglas Mariano Tavares1; Thiago Nicolau Magalhães de Souza Conte2; Antônio Marcos Cardoso Silva2; Ítalo Flexa Di Paolo3
1 UEPA - Universidade do Estado do Pará, Campus XV, Redenção-PA; 2 UEPA - Universidade do Estado do Pará, Campus XX, Castanhal-PA; 3 UEPA - Universidade do Estado do Pará, Campus V, Belém-PA
Resumo
As redes sociais digitais são cada vez mais populares na sociedade contemporânea, e por isso muita informação útil sobre produtos e serviços podem ser extraídos a partir de opiniões manifestadas nestes ambientes virtuais. Neste trabalho foi analisado o contexto do evento Olimpíadas 2016 na rede social Twitter, com foco de obter os tweets em português brasileiro. Assim, esse trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um método que consegue minerar, analisar e gerar resultados decorrente da classificação com base em perspectivas de aprendizado de máquina e utilizando o classificador Naive Bayes com perspectivas em redes bayesianas escrito em linguagem de programação Python. Para a mineração de textos foi utilizada a API Streaming e base de dados fornecida pelo Twitter. O resultado da análise de sentimentos se deu de forma satisfatória, pois o algoritmo desenvolvido gerou a classificação dos tweets como positivo ou negativo.