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Análise

Neste projeto, são utilizados diversos sistemas de análise léxica para separar palavras relevantes e classificar sentimentos (positivos, neutros e negativos) no texto cadastrado.

Uma palavra é considerada relevante se atender aos seguintes requisitos:

Deve Ser:

ADJ: ADJETIVO

V: VERBO

PCP: PARTICÍPIO

Não pode suceder a:

PROADJ: PRONOME ADJETIVO

NPROP: NOME PRÓPRIO

PROSUB: PRONOME SUBSTANTIVO

PROPESS: PRONOME PESSOAL

PRO-KS: PRONOME CONECTIVO SUBORDINATIVO

ADV-KS-REL: ADVÉRBIO RELATIVO SUBORDINATIVO

Você pode consultar o Manual Mac-Morpho: Link do Manual para obter mais informações sobre o sistema de análise léxica.

Banco de Dados

Referências

NLTK: Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural language processing with Python: analyzing text with the natural language toolkit. " O'Reilly Media, Inc." - Link para o site oficial
inoueMashuu. POS-tagger-portuguese-nltk. Available: Link para o repositório do Github
Gilbert, C. (2014). Vader: A parsimonious rule-based model for sentiment analysis of social media text. In Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Available at (20/04/16) - Link para o artigo
Almeida, R.. (2018). LeIA - Léxico para Inferência Adaptada. - Link para o repositório no GitHub

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