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dc.creatorBairros, Matheus Abreu e Lima de-
dc.date.accessioned2024-10-29T18:54:28Z-
dc.date.available2024-10-29-
dc.date.available2024-10-29T18:54:28Z-
dc.date.issued2023-06-26-
dc.identifier.citationBAIRROS, Matheus Abreu e Lima de. Análise de sentimentos em postagens de redes sociais relacionadas à comunidade LGBTQIA+: desafios, técnicas e contribuições. 2023. 14 f. Artigo de Conclusão de Curso (Bacharel em Computação). Curso de Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.upf.br/handle/riupf/2802-
dc.description.abstractThis thesis examined different sentiment classification methods in social media posts related to the LGBTQIA+ community. The VADER, Random Forest, CNN, and RNN methods were implemented and evaluated. The results highlight the importance of sentiment analysis in this context, with Random Forest achieving the highest accuracy. Sentiment analysis can provide an overview of the emotions and opinions expressed within the LGBTQIA+ community on social media, contributing to understanding their perception and emotional impact. Future research should focus on optimizing the methods and consider ethical aspects to ensure more accurate and inclusive results.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Franciele Silva (francielesilva@upf.br) on 2024-10-29T18:54:28Z No. of bitstreams: 1 PF2023MatheusAbreueLimadeBairros.pdf: 186597 bytes, checksum: 9658004c7931fef93979e18e7c031db7 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-10-29T18:54:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PF2023MatheusAbreueLimadeBairros.pdf: 186597 bytes, checksum: 9658004c7931fef93979e18e7c031db7 (MD5) Previous issue date: 2023-06-26en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade de Passo Fundopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCiências da computaçãopt_BR
dc.subjectLGBTQIA+pt_BR
dc.subjectVADERpt_BR
dc.subjectRandom Forestpt_BR
dc.subjectCNN e RNNpt_BR
dc.titleAnálise de sentimentos em postagens de redes sociais relacionadas à comunidade LGBTQIA+: desafios, técnicas e contribuiçõespt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Hölbig, Carlos Amaral-
dc.description.resumoEste trabalho de conclusão de curso analisou diferentes métodos de análise de sentimentos em postagens de redes sociais relacionadas à comunidade LGBTQIA+. Foram implementados e avaliados os métodos VADER, Random Forest, CNN e RNN. Os resultados destacam a importância da análise de sentimentos nesse contexto e apontam o Random Forest como o método com maior precisão. A análise de sentimentos pode fornecer uma visão geral sobre as emoções e opiniões expressas na comunidade LGBTQIA+ nas redes sociais, contribuindo para compreender sua percepção e impacto emocional. Futuras pesquisas devem focar na otimização dos métodos e considerar aspectos éticos para garantir resultados mais precisos e inclusivos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEGpt_BR
dc.publisher.initialsUPFpt_BR
Aparece nas coleções:ICEG - Curso de Ciência da Computação - Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação

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