ALGORITMOS NÃO SUPERVISIONADOS E WEB SCRAPING PARA DESCOBERTA DE CONHECIMENTO DE CONHECIMENTO EM REDES SOCIAIS
Os algoritmos denominados word embedding (WB), são técnicas computacionais capazes de realizar a representação de palavras como vetores densos e consequentemente transformação de dados textuais em numéricos para processamento computacional eficaz, permitindo a execução de cálculos matemáticos importantes no campo de mineração de textos e análise de sentimentos, bem como o uso de técnicas de aprendizagem de máquinas e inteligência artificial (IA). Este trabalho, originalmente um trabalho de conclusão de curso, atua na linha de desenvolvimento de “Inteligência Artificial na Análise de Dados da Web e das Redes Sociais” e baseia-se na seguinte hipótese: se é possível hibridizar as técnicas de WS e word2vec, bem como aplicação de aprendizagem de máquina para obter conhecimento não obvio em redes sociais, mais especificamente no Instagram. A metodologia e software proposto possui aplicações comerciais, principalmente na área de jornalismo de dados e administração de redes sociais.
ALGORITMOS NÃO SUPERVISIONADOS E WEB SCRAPING PARA DESCOBERTA DE CONHECIMENTO DE CONHECIMENTO EM REDES SOCIAIS
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DOI: 10.22533/at.ed.4652316013
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Palavras-chave: Exploração de Dados, Processamento de Linguagem Natural, word2vec
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Keywords: Data Exploration, Natural Language Processing, word2vec
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Abstract:
Algorithms called word embedding (WB) are computational techniques capable of performing the representation of words as dense vectors and consequently transforming textual data into numerical ones for efficient computational processing, allowing the execution of important mathematical calculations in the field of text mining and analysis. of feelings, as well as the use of machine learning techniques and artificial intelligence (AI). This work, originally a course completion work, operates in the line of development of “Artificial Intelligence in Web and Social Networks Data Analysis” and is based on the following hypothesis: if it is possible to hybridize WS and word2vec techniques, as well as applying machine learning to obtain non-obvious knowledge on social networks, more specifically on Instagram. The proposed methodology and software has commercial applications, mainly in the field of data journalism and social media management.
- Carlos Daniel de Sousa Bezerra
