Trabalho de Conclusão |
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Título: | ANÁLISE DE SENTIMENTOS E MACHINE LEARNING APLICADOS AO MARKETING DIGITAL |
Aluno: | LUCAS BATISTA FRATONI |
Semestre: | 2023/02 |
Situação: | Concluido |
Áreas de interesse: | Não informado |
Orientador: | Rodrigo Rafael Villarreal Goulart |
Avaliadores: | Juliano Varella de Carvalho, Ricardo Ferreira de Oliveira |
Documentos: | Anteprojeto (liberado apenas para a banca), Texto final TC1 (liberado apenas para a banca), Texto final TC2 (liberado apenas para a banca) |
Palavras-chave: | Processamento de Linguagem Natural, Machine Learning, Análise de Sentimentos, Marketing Digital |
Resumo: | Este trabalho fala sobre o uso de Processamento de Linguagem Natural (PLN), Análise de Sentimentos e Machine Learning (ML) aplicados no Marketing Digital (MD). ML usa dados de exemplos ou de experiências passadas para otimizar a descoberta de padrões dentre esses dados, no qual pode ser uma descoberta preditiva, descritiva ou ambas. A Análise de Sentimentos utiliza ML e PLN para analisar, processar e interpretar textos e dados, dando sentido a eles. Este estudo analisa um problema dentro do MD de classificação de mensagens de usuários sobre avaliações de produtos, bem como, a extração de tópicos destas mensagens para um melhor entendimento desses dados, relacionando-se diretamente a uma das áreas de pesquisa de MD, Operational CRM and Data Management. As propostas metodológicas pesquisadas têm como base modelos de classificação de ML, técnicas de PLN e de Análise de Sentimentos, fundamentados no estado da arte e construídos a partir de uma base de dados pública. Com a quantidade de dados estimada para os experimentos, se espera fazer uma análise dos resultados colhidos dos modelos, comparando o desempenho de cada modelo nas tarefas de classificação. |
Link biblioteca: | Não informado |
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