Classificação automática de textos informativos e opinativos em redes sociais

• Processo: 22/16511-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Helena de Medeiros Caseli
• Beneficiário: Leticia Bossatto Marchezi
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 23/12267-3 - Definindo sinais textuais para classificação automática de textos informativos e opinativos em redes sociais, BE.EP.IC
• Assunto(s): Política Português do Brasil Redes sociais Twitter Processamento de linguagem natural
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Fato | opinião | Política | Português do Brasil | redes sociais | Twitter | Processamento de linguagem natural

Resumo

Com a ascensão da internet novos meios de comunicação surgiram ou foram adaptados para o meio digital. Dessa forma, a divulgação de notícias e a manifestação de opiniões pessoais sobre eventos sofreu descentralização, sendo publicadas em estruturas e plataformas variadas. As redes sociais estão se tornando um canal frequente para comunicação, porém há uma escassez de estudos que definem métodos para determinar automaticamente se uma publicação textual em língua portuguesa é de cunho pessoal ou de caráter informativo. Dessa forma, o objetivo desse projeto é aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) em postagens na rede social Twitter com o intuito de classificar textos como fato ou opinião. Entre as abordagens a serem investigadas estão: o aprendizado de máquina tradicional, o fine-tuning de modelos de linguagem pré-treinados e o aprendizado multitarefa.