Investigating the Polarity of User Postings in a Social System

Lima, Afonso Matheus Sousa; Silva, Paloma B. S.; Cruz, Lívia Almada; Mendes, Marília Soares

doi:10.1007/978-3-319-58562-8_20

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“…Através da comparação dos nossos resultados com os obtidos em [Mendes 2015, Mendes and Furtado 2017, Lima et al 2017, esteé o melhor resultado para identificação de postagens relacionados ao uso em sistemas sociais utilizando modelos de aprendizagem automática. A comparação dos nossos resultados com os modelos exclusivos CNN e LSTM mostra que o LSTM aprende melhor as dependências de longo prazo nas sequências de representações de nível superior.…”

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“…Diversas estratégias foram utilizadas para identificar automaticamente as PRUs, como por exemplo: a busca booleana proposta por [Mendes 2015], utilizando técnicas de aprendizado de máquina e linguagem natural [Hedegaard and Simonsen 2013] ou através de técnicas de mineração de dados [Lima et al 2017]. O problema deve-se ao fato destas abordagens não possuírem alta precisão quando comparada com a classificação manual [Mendes and Furtado 2017].…”

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Identificação Automática de Postagens Relacionadas ao Uso Através de Modelos de Aprendizagem Profunda

Oliveira

Arruda

Mendes

2019

Anais Do XVI Encontro Nacional De Inteligência Artificial E Computacional (ENIAC 2019)

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Algumas postagens em Sistemas Sociais (SS) podem trazer informações significativas sobre o uso daquele SS, estas chamamos de Postagens Relacionadas ao Uso (PRU). PRU é um conceito importante para a avaliação de sistemas. Existem ferramentas capazes de identificar as PRUs, porém possuem menor precisão quanto as classificações manuais. Tendo em vista este problema, o presente trabalho busca investigar essa deficiência utilizando modelos de aprendizagem profunda para a identificação automática de PRUs nos SS, neste caso a rede social Twitter. Nos testes realizados nosso modelo possuiu alta precisão de classificação quando comparado com outros utilizados para esta tarefa.

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