luckermos / sentimentanalysis

Aplicação de métodos de processamento de texto para análise de sentimentos a partir de técnicas Léxicas e de Machine Learning nas linguagens R e Python.

Sentiment Analysis

Trabalho desenvolvido na disciplina de Introdução ao Aprendizado de Máquina (Estatística-UFMG) no semestre letivo 2020/1.

Descrição

O trabalho consiste na aplicação de técnicas e métodos de processamento de textos para análise de sentimentos

São utilizadas técnicas Léxicas e de Machine Learning nas linguagens R e Python

Arquivos

R

• Dicionários Léxicos: Análises básicas que podem ser feitas em textos em inglês e português com aplicação em dados do Twitter

  Lexicon_Twitter.rmd (Documento Interativo), Lexicon_Twitter_PDF.rmd (Documento Fixo)

• ML: Passos mais utilizados para performar uma análise de sentimentos com um algoritmo de Machine Learning (Random Forest). Aplicação em dados de avaliação de uma loja virtual de roupas femininas

  ML_e-commerce_review.rmd

Python

• Dicionários Léxicos: Análise de retweets para predizer resultado da eleição americana de 2020 (Trump vs. Biden)

  Lexicon_Election_Python.ipynb

• ML: Biblioteca NLTK para pré-processamento de textos e aplicação de algoritmos de ML como: Naive Bayes, SVM, Random Forest e Rede Neural. Utilização de Bag of Words em dados de review

  NLTK_Python.ipynb

Contribuidores

Lucas Emanuel

Ana Silveira

Ítalo Ferreira