Mineração de Opiniões a partir de Textos publicados em Redes Sociais
Ministrante(s):

Prof. Dr. Ricardo Marcacini (ICMC-USP)

Ministrante(s):

Profa. Dra. Solange Rezende (ICMC-USP)

Resumo

Atualmente é comum buscar opiniões sobre um produto ou serviço em redes sociais, em sites de e-commerce, blogs ou em sites especializados. Essas opiniões são de grande valor tanto para o consumidor quanto para a empresa. No caso do consumidor, opiniões ajudam na tomada de decisão, saber pontos positivos e negativos sobre o produto ou serviço. No caso das empresas, a opinião emitida pelos usuários pode permitir aprimorar seus produtos com base nos pontos fortes e fracos destacados por seus clientes. Porém, devido a grande quantidade de opiniões sendo publicadas diariamente por meio de textos não estruturados (linguagem natural), principalmente em redes sociais, a análise manual dessas opiniões se torna inviável. Neste minicurso iremos estudar técnicas para minerar opiniões de textos em redes sociais, como o Twitter. Serão apresentados exemplos, desde métodos baseados em regras e recursos léxicos, até métodos mais recentes baseados em redes neurais profundas, como o BERT.

Bibliografia:

  • Bing Liu. Sentiment analysis: Mining opinions, sentiments, and emotions. Cambridge university press, 2020.
  • Zhang, L., Wang, S., and Liu, B. Deep learning for sentiment analysis: A survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 8(4): e1253, 2018.
  • Devlin J, Chang MW, Lee K, Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. InProceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers) 2019 Jun (pp. 4171-4186).

Sobre os Ministrantes

Ricardo Marcacini possui doutorado em Ciências de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (2014), mestrado em Ciências de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (2011) e graduação em Bacharelado em Informática pela Universidade de São Paulo (2009). Atualmente é docente no Instituto De Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP). Tem trabalhado como revisor para periódicos e conferências internacionais e nacionais na área de inteligência computacional. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos temas de mineração de dados e textos (data and text mining, predictive analytics, data science, big data), aprendizado de máquina e inteligência analítica.

Currículo lattes: http://lattes.cnpq.br/3272611282260295



Solange Oliveira Rezende, professora Associada no Departamento de Ciências de Computação do ICMC-USP, é licenciada em Ciências Habilitação em Matemática pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU) (1986), mestre em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1990) e doutora em Engenharia Mecânica pela Escola de Engenharia de São Carlos (1993). Realizou pós-doutorado na Universidade de Minnesota, USA (1995-1996). Atuou como Assistente Técnico administrativo IV junto a Pró-reitoria de Pós-graduação da USP (2003-2006); Coordenadora da Câmara de Normas e Recursos da Pró-reitoria de Pós-graduação da USP (2007-2010); Coordenadora da Comissão Assessora Especial de Acompanhamento, Análise e Avaliação dos Cursos de Extensão Universitária da Pró-Reitoria de Cultura e Extensão Universitária da USP (2013-2015); Coordenadora da Câmara de Avaliação dos NACEs da Pró-Reitoria de Cultura e Extensão Universitária da USP (2015); Vice-Coordenadora do Programa Giro Cultural, Pró-Reitoria de Cultura e Extensão Universitária da USP (2014). No âmbito do ICMC foi Presidente da Comissão de Cultura e Extensão; Coordenação do Programa de Pós-graduação CCMC, Presidente da Comissão de Pós-graduação, Presidente da Comissão de Biblioteca e Presidente da Comissão de Comunicação e Divulgação Científica. É membro comissão Especial de Inteligência Artificial da Sociedade Brasileira de Computação. É assessora ad hoc da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo e atualmente membro do Conselho Consultivo do CNPq. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial (IA), atuando principalmente nos temas relacionados com Aquisição de Conhecimento para Tomada de Decisão envolvendo Mineração de Dados e Textos, Análise de Sentimentos e Sistemas de Recomendação. Atua como pesquisadora no LABIC e no C4AI.

Currículo lattes: http://lattes.cnpq.br/8526960535874806

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