Reconhecimento de emoções em tweets textuais através de algoritmos de aprendizagem automática

Neste livro é proposto um sistema de reconhecimento de emoções que reconhece emoções em tweets. As emoções desempenham um papel vital nas nossas vidas. Como podemos ver muitas pessoas utilizam as redes sociais e usam a plataforma para muitos fins algumas delas tweetam de uma forma positiva e outras de uma forma agressiva. As emoções e opiniões de diferentes pessoas podem ser analisadas nos tweets para analisar a opinião pública sobre uma notícia e os acontecimentos sociais que ocorrem na sociedade atual. Utilizando algoritmos de aprendizagem automática implementámos o reconhecimento de emoções classificando os tweets como positivos e negativos. Ao reconhecer estes tweets positivos e negativos podemos identificar as emoções das pessoas e reduzir as declarações forjadas. Inicialmente os autores dividiram o conjunto de dados em conjunto de dados de treino e de teste que é utilizado para treinar o modelo e comparando os dados de treino com os dados de teste o modelo reconhece as emoções nos tweets. Utilizando os algoritmos SVM e naïve bayes classificamos o texto baseado no twitter em diferentes emoções e prevemos emojis como amor medo raiva tristeza e alegria. Com base na análise de desempenho previmos um resultado ótimo com precisão e pontuação F1.