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Banca de DEFESA: RONEY LIRA DE SALES SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RONEY LIRA DE SALES SANTOS
DATA: 21/03/2017
HORA: 09:00
LOCAL: Sala de Videoconferência do PPGCC
TÍTULO: Um Estudo Comparativo entre Abordagens baseadas em Sistemas Fuzzy e Redes Neurais Artificiais para Estimar a Importância de Comentários sobre Produtos e Serviços
PALAVRAS-CHAVES: Processamento de Linguagem Natural. Mineração de Opinião. Sistemas Fuzzy, Redes Neurais Artificiais.
PÁGINAS: 93
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

A evolução do e-commerce e das Redes Sociais Online (RSO) tornaram significativo o crescimento da Web e como consequência, a quantidade de informações disponíveis tem aumentado bastante a cada dia, tornando a tarefa de analisar comentários, de forma manual, praticamente impossível para o processo de tomada de decisão de compra (ou não) de um produto ou serviço. Conhecer a opinião de outros consumidores é de suma importância para esse processo. Devido ao volume de informações, a criação de métodos automáticos de extração de conhecimento e mineração de dados tornou-se necessária. A avaliação da opinião é um ponto forte tratado por pesquisadores de Processamento de Linguagem Natural (PLN) no âmbito da Análise de Sentimentos ou Mineração de Opinião. Atualmente, para facilitar a procura de comentários pelo usuário, alguns sites utilizam filtros tais como por utilidade ou por estrelas, mas não são melhores formas pois podem excluir comentários novos que ainda não foram votados. Uma solução para tal problema seria filtrar os comentários a partir da sua descrição textual, a fim de selecionar os comentários mais importantes para o consumidor ler e tomar uma decisão. Sousa (2015) propôs uma abordagem denominada TOP(X) para estimar o grau de importância de comentários sobre produtos e serviços utilizando um modelo computacional inspirado em Sistemas Fuzzy, reportando resultados satisfatórios na detecção dos comentários mais importantes, mas com alguns problemas que ficaram pendentes de resolução e melhoras, além da possibilidade de alterar o modelo computacional usado na abordagem TOP(X). Esta dissertação propõe adaptações em duas variáveis de entrada da abordagem: quantidade de tuplas <característica, palavra opinativa> e riqueza do vocabulário. Após as adaptações, propõe-se a construção de duas novas abordagens utilizando modelos computacionais baseados em Sistemas Fuzzy e Redes Neurais Artificiais (RNA). O objetivo geral desta dissertação é comparar ambas as abordagens por meio de medidas estatísticas que permitem fazer a equiparação de modelos computacionais paramétricos. As adaptações nas variáveis de entrada da abordagem TOP(X) fazem parte dos objetivos específicos, nas quais são propostos novos padrões linguísticos e uma ontologia, que foram utilizadas em um novo método de inferência semântica e novos índices para mensurar a riqueza do vocabulário do comentário. Experimentos realizados no domínio de hotéis mostraram que na comparação das abordagens, a abordagem utilizando Sistema Fuzzy obteve melhores resultados ao detectar os comentários mais importantes enquanto a abordagem usando Redes Neurais Artificiais melhor se comportou na detecção dos comentários mais importantes quando se define a sua orientação semântica sendo positiva ou negativa.

 



MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2167802 - PEDRO DE ALCANTARA DOS SANTOS NETO
Presidente - 1226761 - RAIMUNDO SANTOS MOURA
Interno - 2061294 - RICARDO DE ANDRADE LIRA RABELO
Externo à Instituição - THIAGO ALEXANDRE SALGUEIRO PARDO - USP
Notícia cadastrada em: 20/02/2017 09:33
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