Análise de Sentimentos automática em documentos

Ferramenta para análise textual e indentificação de sentimentos de forma automática em documentos
Artigos e documentos principais.



Artigos:

BRITO, A. G.; MAIA, L. C. G.. Proposta de modelo de recomendação de conteúdo baseado em arquivos de legendas de filmes e séries. Revista Informação & Tecnologia, [aprovado, aguardando publicação]].



Apresentações em congressos:

BRITO, A. G.; MAIA, L. C. G.. Proposta de modelo de recomendação de conteúdo baseado em arquivos de legendas de filmes e séries In: XVII Encontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação (XVII ENANCIB), 2016, Salvador. Anais... Salvador: UFBA, 2016.

LACERDA, P. S.; MAIA, L. C. G.. Identificação de vandalismo virtual por meio de técnicas de análise de sentimentos. In: I Congresso Científico Internacional da Wikipédia e II Congresso Científico Brasileiro da Wikipédia, 2017, Niteroi. Anais... Niteroi: UFF, 2017.



Dissertações e projetos:

BRITO, A. G.. Proposta de modelo de recomendação de conteúdo baseado em arquivos de legendas de filmes e séries 2016. 103 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento) – FACE, Universidade FUMEC, Belo Horizonte. 2016.

BRITO, E. M.. Mineração de Textos: Detecção automática de sentimentos em comentários nas mídias sociais. 2017. 87 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento) – FACE, Universidade FUMEC, Belo Horizonte. 2017.

LACERDA, P. S.. Modelo para identificação de vandalismo virtual por meio de técnicas de análise de sentimentos. 2017. 130 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento) – FACE, Universidade FUMEC, Belo Horizonte. 2017.


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Apoio:



Projeto de pesquisa edital universal: APQ-03294-15.


Projeto PROPIC 2015.