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kbecker
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kbecker
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 =====  Mineração de Sentimentos ===== =====  Mineração de Sentimentos =====
  
-Nossos projetos na área de mineração de dados envolvem mineração de conteúdo gerado pelo usuário, tais como jornais on-line, redes sociais, blogs, twitter, etc. Nos interessam questões como identificação de padrões na evolução da opinião, ​recursos e técnicas para mineração de conteúdo na língua portuguesamineração multi-lingua ​de opiniões, mineração de emoções, etc. Temos analisado conteúdo relacionado a notícias políticas, buscando padrões de evolução, opiniões orientadas a aspectos, representação de pontos de vista, entre outros.+Nossos projetos na área de mineração de dados envolvem mineração de sentimentos em conteúdo gerado pelo usuário, tais como jornais on-line, redes sociais, blogs, twitter, etc. Nos interessam questões como identificação de padrões na evolução da opinião, mineração de emoçõesdetecção ​de posicionamento, mineração de sentimentos multi-língue e na língua portuguesa, etc. 
  
 Já ministrei três minicursos nesta área (SBBD2013, JAI-SBC 2014, ERBD 2016). Confira abaixo, se quiser saber um pouco mais sobre esta área. Já ministrei três minicursos nesta área (SBBD2013, JAI-SBC 2014, ERBD 2016). Confira abaixo, se quiser saber um pouco mais sobre esta área.
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 Capítulos sobre Mineração de Opiniões Capítulos sobre Mineração de Opiniões
   * {{:​Jai2014KarinBeckerVersaoFinal.pdf|BECKER,​ K. Introdução à Mineração de Opiniões: Conceitos, Aplicações e Desafios. In: Salgado, A.C. et al. (Org.). Jornadas de Atualização em Informática - Congresso da SBC. Brasilia: SBC 2014, p. 125-174}}   * {{:​Jai2014KarinBeckerVersaoFinal.pdf|BECKER,​ K. Introdução à Mineração de Opiniões: Conceitos, Aplicações e Desafios. In: Salgado, A.C. et al. (Org.). Jornadas de Atualização em Informática - Congresso da SBC. Brasilia: SBC 2014, p. 125-174}}
-  *  
   * {{:​minicursosbbd_versaosubmetida.pdf|BECKER,​ K. ; TUMITAN, D. Introdução à Mineração de Opiniões: Conceitos, Aplicações e Desafios. In: Joao Eduardo Ferreira. (Org.). Lectures of the 28th Brazilian Symposium on Databases. 1ed.Pernambuco:​ CIN - UFPE, 2013, v. , p. 27-52}} ​   * {{:​minicursosbbd_versaosubmetida.pdf|BECKER,​ K. ; TUMITAN, D. Introdução à Mineração de Opiniões: Conceitos, Aplicações e Desafios. In: Joao Eduardo Ferreira. (Org.). Lectures of the 28th Brazilian Symposium on Databases. 1ed.Pernambuco:​ CIN - UFPE, 2013, v. , p. 27-52}} ​
  
 +As principais linhas hoje são mineração de sentimento segundo o ponto de vista do leitor, detecção de sentimentos em artefatos de software, detecção de emoções em tweets, e detecção de comportamento tóxico. Algumas publicações sobre estes assuntos estão abaixo.
  
 Publicações Publicações
 +  * [[http://​linkinghub.elsevier.com/​retrieve/​pii/​S0306457316307099|Karin Becker, Viviane Pereira Moreira, Aline G. L. dos Santos:
 +Multilingual emotion classification using supervised learning: Comparative experiments. Inf. Process. Manage. 53(3): 684-704 (2017)]]
 +  * [[http://​dx.doi.org/​10.1145/​3106426.3106452|Joaquim A. M. Neto, Kazuki M. Yokoyama, Karin Becker:
 +Studying toxic behavior influence and player chat in an online video game. Proc. of the International Conference on Web Intelligence (WI 2017). Leipzig, 2017. p. 26-33]]
 +  * [[https://​dl.acm.org/​citation.cfm?​doid=3106426.3106435|Simone Aparecida Pinto Romero, Karin Becker:
 +Improving the classification of events in tweets using semantic enrichment. Proc. of the International Conference on Web Intelligence (WI 2017). Leipzig, 2017. p. 581-588]]
 +  * [[https://​dl.acm.org/​citation.cfm?​doid=3106426.3106444|Vinicius Woloszyn, Henrique D. P. dos Santos, Leandro Krug Wives, Karin Becker:
 +MRR: an unsupervised algorithm to rank reviews by relevance. Proc. of the International Conference on Web Intelligence (WI 2017). Leipzig, 2017. p. 877-883]]
 +  * [[https://​dl.acm.org/​citation.cfm?​doid=2901739.2901781|Cássio Castaldi Araujo Blaz, Karin Becker:
 +Sentiment analysis in tickets for IT support. Proc. of the 13th International Conference on Mining Software Repositories ​ (MSR 2016). Austin, 2016. p. 877-883]]
 +  * [[http://​ieeexplore.ieee.org/​document/​7817038/​|Marcelo Dias, Karin Becker:
 +An Heuristics-Based,​ Weakly-Supervised Approach for Classification of Stance in Tweets. Proc. of the International Conference on Web Intelligence (WI 2016). Omaha, 2016. p. 877-883]]
 +  * [[http://​ieeexplore.ieee.org/​document/​6927616/​|Diego Tumitan, Karin Becker:
 +Sentiment-Based Features for Predicting Election Polls: A Case Study on the Brazilian Scenario. Proc. of the International Conference on Web Intelligence (WI 2014). Warsaw, 2014. p. 126-133]]
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   * {{:​sbbdvfinal.pdf| TUMITAN, D. ; BECKER, K. . Tracking Sentiment Evolution on User-Generated Content: A Case Study on the Brazilian Political Scene. In: Simposion Brasileiro de Banco de Dados, 2013, Recife. Anais do XXVIII Simpósion Brasileiro de Banco de Dados, 2013. p. 135-144}}   * {{:​sbbdvfinal.pdf| TUMITAN, D. ; BECKER, K. . Tracking Sentiment Evolution on User-Generated Content: A Case Study on the Brazilian Political Scene. In: Simposion Brasileiro de Banco de Dados, 2013, Recife. Anais do XXVIII Simpósion Brasileiro de Banco de Dados, 2013. p. 135-144}}
  
temas.1507572060.txt.gz · Last modified: 2017/10/09 15:01 by kbecker