Aprimorando a tarefa de detecção de ironia por meio de comitês de classificadores

dc.contributor.advisor-co1 Medeiros, Manoel Messias Pereira
dc.contributor.advisor-co1Lattes http://lattes.cnpq.br/3692751461745479pt_BR
dc.contributor.advisor1 Anchiêta, Rafael Torres
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/7021895357654363pt_BR
dc.contributor.referee1 Sousa, Rogério Figueredo
dc.contributor.referee1Lattes http://lattes.cnpq.br/9346694618502913pt_BR
dc.contributor.referee2 Araújo, Rafael Luz
dc.contributor.referee2Lattes http://lattes.cnpq.br/4792928893399983pt_BR
dc.contributor.referee3 Medeiros, Manoel Messias Pereira
dc.contributor.referee3Lattes http://lattes.cnpq.br/3692751461745479pt_BR
dc.contributor.referee4 Anchiêta, Rafael Torres
dc.contributor.referee4Lattes http://lattes.cnpq.br/7021895357654363pt_BR
dc.creator Luz, Anthony Irlan Marques
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/5224279549390467pt_BR
dc.date.accessioned 2024-03-11T17:30:18Z
dc.date.available 2024-03-11T17:30:18Z
dc.date.issued 2024
dc.description.abstract This paper presents an approach based on an ensemble to identify ironic tweets written in Portuguese. Irony is a linguistic phenomenon that can be perceived as a funny or peculiar aspect of a situation, using words that express the opposite of their literal meaning, often in a humorous context, and with intonation that reflects this. When dealing solely with text, detecting irony becomes quite challenging. This study evaluated several strategies for detecting ironic tweets using an ensemble in the tweet corpus of the shared task IDPT-21. The best result achieved 0.59 balanced accuracy using the bagging strategy, surpassing the state-of-the-art result of 0.55, indicating that the ensemble contributed to improving the results.pt_BR
dc.description.resumo Este artigo apresenta uma abordagem baseada em comitê de classificadores para identificar tweets irônicos escritos em português. A ironia é um fenômeno linguístico que pode ser percebido como um aspecto engraçado ou estranho de uma situação, utilizando palavras que dizem o oposto do que realmente significam, frequentemente como uma piada, e com uma entonação que demonstra isso. Quando se trata apenas de texto, detectar a ironia se torna bastante desafiador. Este trabalho avaliou diversas estratégias para detecção de tweets irônicos utilizando comitês de classificadores no corpus de tweets da tarefa compartilhada IDPT-21. O melhor resultado alcançado foi de 0,59 na acurácia balanceada utilizando a estratégia de bagging, superando o resultado estado da arte que era de 0,55, indicando que o comitê de classificadores auxiliou na melhora dos resultados.pt_BR
dc.description.sponsorship Agência 1pt_BR
dc.identifier.uri https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/3022
dc.language porpt_BR
dc.publisher Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.publisher.country Brasilpt_BR
dc.publisher.department Campus Picospt_BR
dc.publisher.initials IFPIpt_BR
dc.rights Acesso Abertopt_BR
dc.subject Processamento de Língua Naturalpt_BR
dc.subject ironiapt_BR
dc.subject técnicas de amostragempt_BR
dc.subject Machine learningpt_BR
dc.subject Comitê de classificadorespt_BR
dc.subject.cnpq CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::LINGUAGENS DE PROGRAMACAOpt_BR
dc.title Aprimorando a tarefa de detecção de ironia por meio de comitês de classificadorespt_BR
dc.type Trabalho de Conclusão de Cursopt_BR

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