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Mineração de texto e aprendizado de máquina na identificação de posicionamento em discursos: um estudo de caso
Última alteração: 2020-10-29
Resumo
Processamento de linguagem natural é um ramo da inteligência computacional que permite
aos computadores entender a linguagem humana. É um tópico amplamente estudado na
literatura, e suas aplicações são altamente difundidas atualmente.
Este trabalho apresenta um estudo de caso da aplicação de métodos computacionais de
mineração de texto na descoberta de conhecimento em bases de dados. O objetivo é
encontrar padrões para identificar anomalias em pronunciamentos de deputados federais
sobre um tema em comum.
A base de dados utilizada é composta por discursos de parlamentares sobre a Reforma da
Previdência (PEC 06/19). Os discursos foram proferidos entre o início do ano de 2019 e 10
de julho, data da votação da proposta em primeiro turno.
Os resultados sugerem que o método proposto é robusto e promissor para a aplicação
apresentada, alcançando um valor de F1 de 0.99 no subconjunto de teste.
aos computadores entender a linguagem humana. É um tópico amplamente estudado na
literatura, e suas aplicações são altamente difundidas atualmente.
Este trabalho apresenta um estudo de caso da aplicação de métodos computacionais de
mineração de texto na descoberta de conhecimento em bases de dados. O objetivo é
encontrar padrões para identificar anomalias em pronunciamentos de deputados federais
sobre um tema em comum.
A base de dados utilizada é composta por discursos de parlamentares sobre a Reforma da
Previdência (PEC 06/19). Os discursos foram proferidos entre o início do ano de 2019 e 10
de julho, data da votação da proposta em primeiro turno.
Os resultados sugerem que o método proposto é robusto e promissor para a aplicação
apresentada, alcançando um valor de F1 de 0.99 no subconjunto de teste.
Palavras-chave
Mineração de dados; Processamento de linguagem natural; Aprendizado do computador
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