| Procedimentos de Avaliação da Aprendizagem: |
Para efeito de avaliação será observada a Resolução 043/95-CEPEX que regulamenta a Verificação do Rendimento Escolar nos Cursos de Graduação da Universidade Federal do Piauí.
Serão realizadas 3 avaliações escritas envolvendo os conteúdos apresentados e discutidos nas aulas teóricas e práticas, sendo considerado(a) aprovado(a) na disciplina o(a) aluno(a) que:
? Obtiver frequência igual ou superior a 75% da carga horária da disciplina.
? Obtiver média aritmética nas 3 avaliações maior ou igual a 7 (sete), ou média aritmética igual ou superior a 6 (seis), resultante da média aritmética das avaliações e da nota do exame final.
O(A) aluno(a) que obtiver média aritmética das 3 avaliações inferior a 4 (quatro) será considerado(a) reprovado(a) e não realizará avaliação final. A prova final consistirá de todo o conteúdo da disciplina.
O(A) aluno(a) que não comparecer às avaliações e/ou exame final terá o direito de requerer a oportunidade de realizá-los em segunda chamada.
O(A) candidato(a) a exame de segunda chamada poderá requerê-lo por si ou por procurador legalmente constituído, ao professor da disciplina, através do departamento responsável pela mesma, em um prazo de 3 dias úteis, justificando através de documento o motivo da ausência. |
| Bibliografia:
| BÁSICA:
* BIRD, Steven, KLEIN, Ewan, and LOPER, Edward.Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. O'Reillt Media Inc., 2009.
* Livro NLTK atualizado para Python 3 e NLTK 3, disponível em https://www.nltk.org/book/
COMPLEMENTAR:
* INDURKHYA, N.; DAMERAU, F. J., Handbook of Natural Language Processing. 2ed. Boca Raton, 2010.
* LIU, Bing, Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, Morgan & Claypool Publishers, v. 5, n. 1, 2012.
* SILVA, L.; PERES, S.; BOSCARIOLI, C., Introdução à Mineração de Dados: Com Aplicações em R. Elsevier Editora LTDA, 2017. |
