Trabalho de Conclusão |
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Título: | CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE LETRAS DE MÚSICAS NA LÍNGUA PORTUGUESA |
Aluno: | NATAN PORTILHO DA SILVA |
Semestre: | 2018/02 |
Situação: | Concluido |
Áreas de interesse: | Não informado |
Orientador: | Rodrigo Rafael Villarreal Goulart |
Avaliadores: | Marta Rosecler Bez, Ricardo Ferreira de Oliveira |
Documentos: | Anteprojeto, Texto final TC1 (liberado apenas para a banca), Texto final TC2 |
Palavras-chave: | Processamento da Linguagem Natural, Classificação de Textos. Música. Análise de Sentimentos. Streaming. Língua Portuguesa. |
Resumo: | Com a crescente quantidade de músicas disponíveis online através da popularização de serviços de streaming, a possibilidade de pesquisar músicas e montar listas de execução que reflitam o estado de espírito de usuários tem se mostrado de grande importância. Técnicas de classificação podem ser utilizadas para classificar letras de músicas em categorias como ‘triste’ e ‘feliz’. Este trabalho propõem uma pesquisa a respeito da aplicação de técnicas de classificação para categorizar músicas em língua portuguesa nas categorias “positiva” e “negativa”. Os resultados obtidos pelo estudo mostram que o Algoritmo LibSVM foi aquele que apresentou os melhores resultados, com uma taxa de acerto total de 58,38%. Além disso, os resultados indicam que as músicas na classe “negativa” são mais fáceis de se classificar do que as músicas na classe “positiva”. Além do LibSVM, são apresentados os resultados obtidos com: Naive Bayes, SMO, KNN, J48 e K-means. |
Link biblioteca: | Não informado |
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