Estudantes e professor do Campus Sorocaba da UFSCar são premiados em Encontro Nacional de Inteligência Artificial
Sorocaba
Pesquisadores desenvolveram sistema capaz de analisar automaticamente o teor de grande quantidade de mensagens coletada em redes sociais.
No dia 5 de novembro, os estudantes Johannes Von Lochter, do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCCS), e Rafael Zanetti, do Bacharelado em Ciência da Computação (BCCS), e o professor Tiago Almeida, do Departamento de Computação (DComp), todos do Campus Sorocaba da UFSCar, foram premiados com o melhor artigo científico do XII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC'15).
O estudo premiado investigou a "Detecção de Opinião em Mensagens Curtas usando Comitê de Classificadores e Indexação Semântica" e apresentou um sistema capaz de analisar, automaticamente, uma grande quantidade de mensagens coletadas de redes sociais e estimar a opinião (positiva ou negativa) que a maioria dessas mensagens expressa a respeito de um assunto ou objeto de interesse.
O professor da UFSCar exemplifica.Suponha que uma empresa tenha lançado um produto e gostaria de saber a opinião das pessoas a respeito dele. Atualmente, essa análise é feita, na maioria dos casos, por meio de questionários ou entrevistas realizadas com clientes. Trata-se de um mecanismo lento e, muitas vezes, pouco representativo para obter a opinião dos consumidores. Com o nosso sistema, a empresa poderia obter essa análise de forma muito mais rápida e abrangente, pois milhares de mensagens postadas em redes sociais sobre o produto seriam coletadas e analisadas automaticamente.
De acordo com os pesquisadores, uma das grandes dificuldades encontradas ao analisar mensagens postadas em redes sociais é que elas geralmente são curtas e mal escritas, repletas de gírias, símbolos e abreviações. O sistema desenvolvido, baseado em técnicas sofisticadas de processamento de texto e inteligência artificial, procura encontrar representações de texto que agregam mais informações às mensagens originais, além de lidar com as dificuldades intrínsecas das mensagens produzidas pelos internautas.
O sistema foi testado com mensagens coletadas do Twitter, escritas em Língua Inglesa, em diversos contextos (cinema, tecnologia, jogos eletrônicos, política etc.) e os resultados obtidos foram superiores aos demais métodos de detecção de opinião avaliados - o que foi comprovado por rigoroso teste estatístico.
A pesquisa vem sendo conduzida no Laboratório de Sistemas Inteligentes e Distribuídos (LaSID) do Campus Sorocaba da UFSCar, e recebeu o prêmio de melhor artigo científico apresentado no ENIAC'15, realizado em Natal (RN). Inicialmente, foram 80 trabalhos submetidos por pesquisadores de todo o Brasil, dos quais 40 foram aceitos e, dentre eles, o nosso foi considerado o melhor. Tal distinção é um forte indicativo da qualidade dos projetos que vêm sendo desenvolvidos no Campus Sorocaba. Desde 2012, este é quinto prêmio consecutivo que o LaSID recebeu por pesquisas e publicações realizadas, comemora Almeida.
O estudo premiado investigou a "Detecção de Opinião em Mensagens Curtas usando Comitê de Classificadores e Indexação Semântica" e apresentou um sistema capaz de analisar, automaticamente, uma grande quantidade de mensagens coletadas de redes sociais e estimar a opinião (positiva ou negativa) que a maioria dessas mensagens expressa a respeito de um assunto ou objeto de interesse.
O professor da UFSCar exemplifica.Suponha que uma empresa tenha lançado um produto e gostaria de saber a opinião das pessoas a respeito dele. Atualmente, essa análise é feita, na maioria dos casos, por meio de questionários ou entrevistas realizadas com clientes. Trata-se de um mecanismo lento e, muitas vezes, pouco representativo para obter a opinião dos consumidores. Com o nosso sistema, a empresa poderia obter essa análise de forma muito mais rápida e abrangente, pois milhares de mensagens postadas em redes sociais sobre o produto seriam coletadas e analisadas automaticamente.
De acordo com os pesquisadores, uma das grandes dificuldades encontradas ao analisar mensagens postadas em redes sociais é que elas geralmente são curtas e mal escritas, repletas de gírias, símbolos e abreviações. O sistema desenvolvido, baseado em técnicas sofisticadas de processamento de texto e inteligência artificial, procura encontrar representações de texto que agregam mais informações às mensagens originais, além de lidar com as dificuldades intrínsecas das mensagens produzidas pelos internautas.
O sistema foi testado com mensagens coletadas do Twitter, escritas em Língua Inglesa, em diversos contextos (cinema, tecnologia, jogos eletrônicos, política etc.) e os resultados obtidos foram superiores aos demais métodos de detecção de opinião avaliados - o que foi comprovado por rigoroso teste estatístico.
A pesquisa vem sendo conduzida no Laboratório de Sistemas Inteligentes e Distribuídos (LaSID) do Campus Sorocaba da UFSCar, e recebeu o prêmio de melhor artigo científico apresentado no ENIAC'15, realizado em Natal (RN). Inicialmente, foram 80 trabalhos submetidos por pesquisadores de todo o Brasil, dos quais 40 foram aceitos e, dentre eles, o nosso foi considerado o melhor. Tal distinção é um forte indicativo da qualidade dos projetos que vêm sendo desenvolvidos no Campus Sorocaba. Desde 2012, este é quinto prêmio consecutivo que o LaSID recebeu por pesquisas e publicações realizadas, comemora Almeida.
19/11/2015
13:00:00
27/11/2015
23:59:00
João Eduardo Justi
Não
Não
Estudante, Docente/TA, Pesquisador, Visitante
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