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Este artigo descreve o emprego do algoritmo SVM para classificar o humor de textos oriundos do microblog Twitter. Como objeto de estudo, tem-se tweets de notícias publicadas por veículos de comunicação especializados no domínio do mercado de ações brasileiro. Para o desenvolvimento do classificador foram executadas 6 fases: coleta; armazenamento; anotação; pré-processamento; análise e; visualização. Além disso, duas etapas pertencentes a fase de pré-processamento foram personalizadas para a realização da Análise de Sentimentos. Essas etapas se referem a busca e substituição de padrões no texto e quanto ao dicionário léxico, etapas adaptadas ao contexto do mercado de ações brasileiro. Após o desenvolvimento e execução das fases supracitadas, o classificador atingiu uma acurácia de 83,2155 por cento, o que representa uma assertividade dentro da atingida por humanos: 72 a 85 por cento.

Inteligência artificial; Processamento de linguagem natural; Twitter