Uma aplicação de análise de sentimentos para medir popularidade dos candidatos à presidência.

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DC Field	Value	Language
dc.creator.ID	MOTA, L. R.	pt_BR
dc.contributor.advisor1	GOMES, Herman Martins.	-
dc.contributor.advisor1ID	GOMES, H. M.	pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/4223020694433271	pt_BR
dc.contributor.referee1	PEREIRA, Eanes Torres.	-
dc.contributor.referee1ID	PEREIRA, E. T.	pt_BR
dc.contributor.referee2	BRASILEIRO, Francisco Vilar	-
dc.contributor.referee2ID	BRASILEIRO, F. V.	pt_BR
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/5957855817378897	pt_BR
dc.description.resumo	Este trabalho consistiu na criação de uma inteligência artificial para classificação de Tweets sobre os principais candidatos a presidência do Brasil no ano de 2022. O resultado foi uma inteligência artificial que para o conjunto de dados de teste atingiu um percentual de 93% de precisão, usando como modelo arvore de decisão. Também foi criada uma aplicação Web feita com as tecnologias Javascript, React, Python e Firebase, usada para exibir os resultados obtidos.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Ciência da Computação.	pt_BR
dc.title	Uma aplicação de análise de sentimentos para medir popularidade dos candidatos à presidência.	pt_BR
dc.date.issued	2022-09-02	-
dc.description.abstract	This work consisted of creating an artificial intelligence to classify Tweets about the main candidates for the presidency of Brazil in the year 2022. The result was an artificial intelligence that for the test dataset reached a percentage of 93% accuracy, using as a decision tree model. A web application made with Javascript, React, Python and Firebase technologies was also created, used to display the results obtained.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29262	-
dc.date.accessioned	2023-04-05T15:54:42Z	-
dc.date.available	2023-04-05	-
dc.date.available	2023-04-05T15:54:42Z	-
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.subject	Rede social Twitter	pt_BR
dc.subject	Twitter	pt_BR
dc.subject	Redes sociais e eleições 2022 - Brasil	pt_BR
dc.subject	Eleições 2022 - Brasil	pt_BR
dc.subject	Classificador de sentimentos	pt_BR
dc.subject	Candidatos à presidência do Brasil - popularidade em redes sociais	pt_BR
dc.subject	Javascript	pt_BR
dc.subject	Python	pt_BR
dc.subject	Social network twitter	pt_BR
dc.subject	Social networks and elections 2022 - Brazil	pt_BR
dc.subject	Elections 2022 - Brazil	pt_BR
dc.subject	Feelings classifier	pt_BR
dc.subject	Candidates for the presidency of Brazil - popularity on social networks	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	MOTA, Leonardo Rodrigues da.	-
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	A sentiment analysis application to measure the popularity of presidential candidates.	pt_BR
dc.identifier.citation	MOTA, Leonardo Rodrigues da. Uma aplicação de análise de sentimentos para medir popularidade dos candidatos à presidência. 2022. 12f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo), Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29262	pt_BR
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