Reconhecimento de emoções em tweets textuais através de algoritmos de aprendizagem automática
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Neste livro é proposto um sistema de reconhecimento de emoções que reconhece emoções em tweets. As emoções desempenham um papel vital nas nossas vidas. Como podemos ver, muitas pessoas utilizam as redes sociais e usam a plataforma para muitos fins, algumas delas tweetam de uma forma positiva e outras de uma forma agressiva. As emoções e opiniões de diferentes pessoas podem ser analisadas nos tweets para analisar a opinião pública sobre uma notícia e os acontecimentos sociais que ocorrem na sociedade atual. Utilizando algoritmos de aprendizagem automática, implementámos o reconhe...
Neste livro é proposto um sistema de reconhecimento de emoções que reconhece emoções em tweets. As emoções desempenham um papel vital nas nossas vidas. Como podemos ver, muitas pessoas utilizam as redes sociais e usam a plataforma para muitos fins, algumas delas tweetam de uma forma positiva e outras de uma forma agressiva. As emoções e opiniões de diferentes pessoas podem ser analisadas nos tweets para analisar a opinião pública sobre uma notícia e os acontecimentos sociais que ocorrem na sociedade atual. Utilizando algoritmos de aprendizagem automática, implementámos o reconhecimento de emoções classificando os tweets como positivos e negativos. Ao reconhecer estes tweets positivos e negativos, podemos identificar as emoções das pessoas e reduzir as declarações forjadas. Inicialmente, os autores dividiram o conjunto de dados em conjunto de dados de treino e de teste, que é utilizado para treinar o modelo e, comparando os dados de treino com os dados de teste, o modelo reconhece as emoções nos tweets. Utilizando os algoritmos SVM e naïve bayes, classificamos o texto baseado no twitter em diferentes emoções e prevemos emojis como amor, medo, raiva, tristeza e alegria. Com base na análise de desempenho, previmos um resultado ótimo com precisão e pontuação F1.
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