ANÁLISE DE SENTIMENTOS EM TEXTOS PROVENIENTES DAS MÍDIAS SOCIAIS UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADA

Devido a grande popularizacao das redes sociais, sao gerados todos os dias uma grande quantidade de informacoes e opinioes sobre determinados assuntos. Atraves dos avancos na area de mineracao de dados e processamento de linguagem natural estas informacoes podem ser tratadas e analisadas computacionalmente podendo ser aplicadas em diversos segmentos, tais como: opinioes dos usuarios sobre politica, cultura, esporte, produtos entre outros. Empresas e organizacoes podem utilizar sistemas de analise de sentimentos como um diferencial competitivo, avaliando de maneira rapida, dinâmica e eficiente o nivel de satisfacao dos seus clientes a respeito de determinado produto ou servico. Porem, este processo possui um grau de dificuldade significativo levando em consideracao que as informacoes nem sempre estao estruturadas e geralmente possuem textos sintaticamente mal formados, como a utilizacao de abreviacoes, girias, simbolos, entre outras. Entao, e atraves de tecnicas de inteligencia artificial que torna-se possivel a criacao de um sistema que realize a analise de sentimentos, com o auxilio de uma linguagem de programacao Python , e possivel efetuar a coleta dos dados das midias sociais, onde estes serao classificados e analisados manualmente com a finalidade de selecionar os textos de carater opinativo e classifica-los entre negativas e positivas, posteriormente aplicar metodos de pre-processamento com o objetivo de preparar os dados para a criacao de uma base de conhecimento que sera utilizada pelo classificador. O classificador consiste em gerar uma tabela de probabilidades condicionais contendo o resumo do conjunto dos dados, para assim, o sistema ser capaz de prever a polaridade de uma frase e classifica-la como positiva ou negativa.