Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) do curso de Bacharel em Sistemas de Informação (BSI) da Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) 2015/1.

Este trabalho apresenta a proposta de uma ferramenta Web que realizará mineração de opiniões - positivo, negativo ou neutro - na rede social online Facebook. Pode-se conceituar rede social como sendo um grupo de pessoas que interagem por intermédio de qualquer mídia de comunicação. Análise de sentimento, mineração de opiniões ou análise de subjetividade é um campo de estudo dentro de inteligência artificial que busca extrair informações subjetivas como opiniões, sentimentos, escritos em linguagem natural. Uma das técnicas bem difundidas em análise de sentimento é a técnica Naive Bayes, que é uma técnica de aprendizado de máquina supervisionado presente em uma biblioteca de mineração de texto, nomeada de NLTK-Trainer. A importância monitorar tais opiniões reside no fato de que organizações que fazem uso de redes socais necessitam monitorar seus produtos/serviços visando traçar estratégias com base nesses sentimentos. Para extrair dados do Facebook foi utilizado uma biblioteca nomeada de Django-Facebook, que é uma implementação da Facebook Graph API. Por fim, com a finalidade de avaliar a ferramenta proposta, foram coletados 90 comentários igualmente distribuídos em positivos, negativos ou neutros. Ao final observou-se que a ferramenta definiu as postagens em positiva, negativa ou neutra com grande percentual de acurácia, obtendo uma taxa média de acerto de 72% nesta classificação.

Desenvolver uma ferramenta que, por intermédio de técnicas de aprendizagem de máquina, possa atribuir significado (negativo, positivo ou neutro) a postagens feitas na rede social Facebook em língua portuguesa do Brasil

• Identificar comentários ofensivos que fazem uso de adjetivos e verbos negativos cujo objeto é um único usuário, sem levar em consideração o contexto (publicação);
• Apontar postagem de comentários ofensivos que não fazem uso de adjetivos negativos, porém, ainda assim, expressam conteúdo pejorativo a um usuário ou de organizações;
• Validar a ferramenta por intermédio de dados reais capturados da rede social Facebook e rotulados empiricamente em positivo (bom), negativo (ruim) ou neutro (objetivo).

• Machine Learning
  • Supervised Machine Learning:
    • DecisionTreeClassifier
    • RandomForestClassifier
    • LogisticRegressionClassifier
    • BernoulliNaiveBayesClassifier
    • GaussianNaiveBayesClassifier
    • MultinomialNaiveBayesClassifier
    • KNearestNeighborClassifier
    • GradientBoosterClassifier
    • ExtraTreesClassifier

• Django - Framework web Python.
• NLTK - NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data.
• NLTK-Trainer - NLTK Trainer exists to make training and evaluating NLTK objects as easy as possible.

• Guessb - Ferramenta para detectar comentários ofensivos no Facebook