Análise de Sentimentos aborda o estudo de técnicas para identificar e compreender emoções e opiniões expressas em textos, sendo importante para empresas e pesquisadores, permitindo entender a percepção do público sobre produtos, serviços e eventos. O minicurso abrange uma visão teórica e prática dos principais métodos existentes: desde os baseados em léxicos aos recentes modelos baseados em large language models, especialmente com modelos como o GPT e seus concorrentes de acesso aberto. Ao final do minicurso, os participantes estarão capacitados a aplicar diferentes técnicas em cenários reais..
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