Títulos Disponíveis
Título: MINERAÇÃO DE EMOÇÕES: ALGORITMO PARA DETECTAR PENSAMENTOS DEPRESSIVOS EM REDES SOCIAS.
Aluno: GUSTAVO HENRIQUE MELO SOUZA
Orientador: ALEX SANDRO ROMEO DE SOUZA POLETTO
Banca: DIOMARA MARTINS REIGATO BARROS
Ano: 2022 Tipo: Monografia / TCC
Palavras-chave: Mineração de Texto; Descoberta de Conhecimento; Mineração de Dados; Classificador.
Resumo: Levantamentos realizados por organizações da área da saúde apontam que os índices de pessoas diagnosticadas com depressão aumentaram tanto no mundo quanto no Brasil, já sendo possível ser observado em diversos locais, principalmente na Internet. Diariamente são produzidos números assustadores de dados, principalmente no formato desestruturado, composto em grande parte por textos que, por sua vez, são constantemente gerados por redes sociais. Apenas observando é possível traçar a relação das redes sociais com pessoas depressivas, com a era da tecnologia cada vez mais as pessoas estão perdendo contato físico e optando pelo contato virtual, logo surge um crescimento assustador de pessoas com tendências depressivas encontradas em comentários de redes sociais e que por se tratar de um ambiente de descontração e socialização, acabam por deixar suas mágoas registradas somente de forma online. A Mineração de Texto surge como uma estratégia que propõe ferramentas e métodos derivados e adaptados da Mineração de Dados que objetiva extrair, tratar, analisar e gerar conhecimento a partir de coleções de bases textuais, frases ou apenas palavras descritas em linguagem natural. Algoritmos classificadores surgem como um objeto preditor que, através de fórmulas matemáticas e códigos, são capazes de definir a categoria um de determinado texto com base em seus conhecimentos previamente definidos e supervisionados.
