[ABE-L] Minicurso (presencial) PGEST-UFPE - Mineração de Textos: Análise de Sentimentos e Descoberta de Tópicos

Seg Maio 6 14:56:22 -03 2024

O Programa de Pós-graduação em Estatística da Universidade Federal de
Pernambuco tem a satisfação de convidar a comunidade acadêmica para o
minicurso "Mineração de Textos: uma abordagem voltada para a análise de
sentimentos e descoberta de tópicos" que será realizado nos dias 07 e 08 de
maio das 14h às 18h em nosso departamento pelo Prof. Dr. Victor D. Heuer de
Carvalho da Universidade Federal de Alagoas. Curso integralmente presencial
com entrega de certificados.

*Título*: Mineração de Textos: uma abordagem voltada para a análise de
sentimentos e descoberta de tópicos

*Data*: dias 07 e 08 de maio das 14h às 18h.

*Local*: Departamento de Estatística (CCEN UFPE)

*Inscrições*: https://doity.com.br/mineracao-de-textos

*Descrição: *A mineração de textos é uma área da ciência de dados que se
concentra na extração de informações significativas e úteis de grandes
conjuntos de documentos de texto não estruturados. Uma das abordagens mais
interessantes nesse campo é a análise de sentimentos e a descoberta de
tópicos. A análise de sentimentos visa identificar e categorizar as
opiniões expressas em textos, atribuindo a eles um sentimento positivo,
negativo ou neutro. Isso é fundamental para entender a opinião pública
sobre determinados produtos, serviços, eventos ou questões sociais. As
técnicas de descoberta de tópicos variam desde abordagens estatísticas,
como modelos de tópicos probabilísticos, até métodos mais avançados de
aprendizado de máquina, como redes neurais. Essas técnicas permitem que os
pesquisadores identifiquem automaticamente os principais temas discutidos
em um conjunto de documentos. O minicurso "Mineração de textos: Uma
abordagem voltada para a análise de sentimentos e descoberta de tópicos"
visa introduzir a comunidade acadêmica e profissional nos conceitos e
ferramentas da análise de sentimentos e a descoberta de tópicos e permitir
as primeiras implementações em mineração de conteúdo análise de opiniões
expressas em grandes volumes de texto, permitindo insights valiosos para
empresas, pesquisadores e tomadores de decisão em uma variedade de campos.

*Dia 1*: O primeiro dia do curso abordará a análise de sentimentos,
explorando algoritmos como Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM),
Random Forest e Redes Neurais. Os participantes aprenderão a aplicar esses
métodos para analisar e classificar sentimentos em conjuntos de dados
textuais, compreendendo desde a teoria por trás desses algoritmos até sua
implementação prática em Python.

*Dia 2*: No segundo dia, o foco será na extração de tópicos, utilizando
técnicas como Latent Dirichlet Allocation (LDA) e Latent Semantic Indexing
(LSI). Os alunos irão mergulhar na análise de grandes conjuntos de texto
para identificar padrões e temas subjacentes. Eles aprenderão a implementar
esses algoritmos, interpretar os resultados e aplicar estratégias para
visualização e interpretação de tópicos descobertos.

[image: 3. Chamada - Victor D. Heuer de Carvalho.png]

-- 
Thyago Nepomuceno

Assistant Professor - Departament of Statistics - CCEN - Universidade
Federal de Pernambuco
Deputy Coordinator of Masters and PhD. Programs in Statistics -
Universidade Federal de Pernambuco
Bolsista de Produtividade em Pesquisa PQ2 - Conselho Nacional de Des.
Científico e Tecnológico (CNPq)
Research Fellow - Department of Computer, Control, and Management
Engineering - Sapienza University of Rome
Editor in chief of Socioeconomic Analytics
<https://periodicos.ufpe.br/revistas/index.php/SECAN/index>
Contatos: thyago.nepomuceno em ufpe.br; nepomuceno em diag.uniroma1.it
...........................................
Recent publications: MCDA Distance Functions (DEA)
<https://doi.org/10.1016/j.omega.2024.103044>, Panel Data Envelopment
Analysis (DEA) <https://doi.org/10.1108/IJSE-11-2022-0767>, Maritime
Transportation Efficiency (DEA)
<http://dx.doi.org/10.1080/03088839.2023.2252431>, Knowledge Benchmarking
(DEA) <https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/exsy.12967>, Webpage
Performance (DEA) <http://dx.doi.org/10.3390/data8080134>, Systematic
Reviews as a Metaknowledge (Bibliometrics)
<https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/itor.13309>, Information
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<https://www.mdpi.com/2227-9032/10/7/1316>, Innovation Hubs (MCDA)
<http://dx.doi.org/10.3390/info14030169>, Relational Governance (ITO)
<http://dx.doi.org/10.1108/ARLA-10-2022-0182>, Bedouin Syndrome
(Econometrics) <https://www.mdpi.com/1660-4601/19/15/9711>, COVID-19
Mobility Impact (Econometrics)
<http://www.aimspress.com/article/doi/10.3934/mbe.2022332>.
...........................................
<http://lattes.cnpq.br/4815452948320665>
<https://orcid.org/0000-0001-8327-6472>
<https://www.researchgate.net/profile/Thyago-Nepomuceno-2>
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<https://scholar.google.com.br/citations?user=xvNP0ioAAAAJ&hl=pt-BR&oi=ao>
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