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temas [2017/10/09 15:01] 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 portuguesa, mineração 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 emoções, detecção 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}} | ||