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Inferência automática da carga afetiva em postagens de redes sociais

Processo: 21/07067-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de setembro de 2021
Vigência (Término): 31 de agosto de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Helena de Medeiros Caseli
Beneficiário:Fernanda Malheiros Assi
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Mídias sociais   Processamento de linguagem natural   Processamento de texto   Inferência   Análise de sentimentos   Análise de séries temporais   Modelagem computacional

Resumo

As redes sociais vêm se tornando, cada vez mais, um espaço onde as pessoas compartilham suas opiniões, sentimentos e percepções sobre diversos assuntos, tanto pessoais quanto culturais e políticos. Neste contexto, diversos trabalhos de processamento de língua natural (PLN) têm focado no processamento de textos em mídias sociais para, entre outros, prever ideologias políticas, transtornos de personalidade e saúde mental. Contudo, a maioria destas pesquisas focam na detecção de polaridade (valência) ou sentimentos entre-documentos ou entre-usuários, e não através do tempo. Sendo assim, este projeto visa criar um modelo computacional capaz de medir a carga afetiva através do tempo, em postagens de redes sociais, atreladas a um tópico ou evento específico por meio de séries temporais de domínios emocionais. A valência e a excitação média estimadas a partir de postagens realizadas em uma mesma janela curta de tempo representarão uma observação dessa série temporal, que descreve a variação da carga afetiva no espaço de Scherer. Para a previsão de carga afetiva, pretende-se utilizar como base a arquitetura do modelo LSTM e células GRU, visto que nos últimos anos elas têm se mostrado promissoras com sua capacidade de modelar dependências de longo prazo. (AU)

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