| Grant number: | 22/14666-0 |
| Support Opportunities: | Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training |
| Start date: | December 01, 2022 |
| End date: | May 31, 2023 |
| Field of knowledge: | Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems |
| Principal Investigator: | Didier Augusto Vega Oliveros |
| Grantee: | Carlos Henrique Tarjano Santos |
| CNAE: |
Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda |
| Associated research grant: | 22/04248-6 - Match<IT>: a smart B2B platform for provision and selection of technology providers, AP.PIPE |
Abstract Grande parte dos textos disponíveis em redes sociais, reviews, chats, etc., são caros para analisar, entender e classificar. Técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) auxiliam as empresas no entendimento de textos não-estruturados. O PLN auxilia na compreensão de texto da mesma forma que os humanos fazem. Ele tem sido utilizado em conjunto com técnicas de Aprendizado de Máquina para realizar diversas tarefas, como Classificação de Texto, Sumarização, Tradução Automática, Análise de Sentimentos, entre outras. A análise de sentimentos trata-se da aplicação de algoritmos que visam entender uma opinião sobre um determinado assunto a partir da linguagem escrita ou falada. Ela é um campo dentro do Processamento de Linguagem Natural (PLN) que constrói sistemas que identificam e extraem opiniões dentro de textos. Pode identificar o assunto que está sendo discutido, a polaridade do texto, se tem uma opinião positiva ou negativa, por exemplo. Este projeto visa desenvolver técnicas de processamento de linguagem natural para processar dados não estruturados de avaliações de clientes e usuários. As contribuições são o desenvolvimento de algoritmos para mineração de textos como sumarização, análise de sentimento e classificação que ajudem a recuperar informações relevantes e auxiliem ajustar as estratégias de marketing, recomendações e inteligência de negócio. Dadas as avaliações dos clientes, visa determinar o nível de assertividade dos provedores de serviços e oportunidades. Além do desenvolvimento de algoritmos para processamento da língua portuguesa, os quais são mais escassos. | |
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