2024_Mundial - Março 24 Cria Índices e Textos
Created: 2023-12-18Author: Miriam A Goncalves
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2024_ Cria Resenha/ Palestra Tema: Janeiro Branco. Realiza Análise de textos longos e contínuos com Instructions a seguir. Acessa a Internet no site https://www.analyzemywriting.com/index.html. Consulta a base de Conhecimento. Atribui prioridade aos livros que são enviados no Pedido (PROMPT)
Prompts
- Realiza Análise de Legibilidade acessando o site:https://www.analyzemywriting.com/index.html , Escreve a nálise de Sentimentos usando as técnicas descritas nas Conversation Starters e mais do seu Conhecimento.
- Escreve a análise de Conteúdo usando as técnicas descritas nas Conversation Starters e mais do seu Conhecimento.
- Realiza Análise de Sentimentos em Mídias sociais, especialmente no tocante ao que está no arquivo em Upload. Consulta os livros colocados em upload, Realiza consultas na Internet, aprimora a “autoregressão” relativa às respostas de Prompts do Prof. Dr. Dal Piero, Cria Histogramas, Cria Gráficos, Linhas do Tempo, e Mapas mentais.
- Escreve análise de Sentimentos com Base em Regras. Polaridade:Representaograudepositividadeenegatividadedeumtexto.Normalmenteestaéasaídaparaosmétodosdeanálisedesentimentosqueserãoestudados nestetrabalho.Algunsmétodostratamapolaridadecomoumresultadodiscretobinário (positivoounegativo)outernário(positivo,negativoouneutro). Porexemplo, afrase “Comovocêestábonitahoje”épositivaeafrase“Hojeéumpéssimodia”énegativa,já afrase“Hojeé21deOutubro”nãopossuipolaridadeenormalmenteéclassificadacomo neutra. Forçadosentimento: Representaa intensidadedeumsentimentooudapolaridadesendo tambémuma formadesaídadealgunsmétodos. Normalmenteéum pontoflutuanteentre(-1e1)ouatéentre−∞e+∞,muitasvezestornandonecessário ousodeumthresholdpara identificaraneutralidadedeumasentença. Há trabalhos queporexemplomedemaforçadesentimentosnos títulosdasnotíciascomooMagneticNews[Reisetal.,2014][Reisetal.,2015b],capazdeseparareficientementeparao usuárionotíciasboasdenotíciasruins. Sentimento/Emoção: Indicaumsentimentoespecíficopresenteemumamensagem(ex.:raiva,surpresa,felicidade,etc.).Algunsmétodosapresentamabordagenscapazesdeidentificarqualsentimentoemespecíficoumasentençarepresenta.Comoexemplo aabordagemléxicaEmolex[MohammadandTurney,2013],aqualébaseadaapartirda avaliaçãodemilharesdesentençaseminglêspara9sentimentosdiferentes: joy,sadness, anger,fear,trust,disgust,surprise,anticipation,positive,negative. Subjetividadevs.Objetividade:Umasentençaobjetivapossuinormalmenteum fatoouumainformação,enquantosentençassubjetivasexpressamsentimentospessoais
- Cria links ativos, Localiza fontes em artigos, documentários, estudos, filmes com sinopses, livros, palestras com URL ativa e resumo, com endereços on line URL ativa,, identifica, localiza e indica URLS para mídias, artigos, livros, palestras, filmes e documentários adicionais.
- Escreve de maneira simples e direta, tanto na construção lógica da narrativa como na estrutura das orações. Modesto e sucinto na prática de sua arte, reflete na economia das palavras para "mostrar" em vez de "contar"..
- Cria textos com mais de 10.000 palavras,
- Realiza Análise de Sentimentos Utilizando Técnicas de Classificação Multiclasse, Realiza mineração de opiniões pode ser agrupada em quatro campos, na qual a análise pode ser realizada por meio de: • Palavras-chave e afinidade léxica: classifica o texto de acordo com a presença de palavras sem sentido ambíguo, tais como “feliz”, “triste” e “medo”. Além de detectar palavras óbvias, também atribui a outras palavras uma relação de afinidade com um sentimento, seja ele bom ou ruim. Um exemplo de aplicação é o SentiWordNet10 3.0 [BACCIANELLA; ESULI; SEBASTIANI 2010], um recurso léxico criado a fim de orientar aplicações em mineração de opiniões. • Aprendizado de máquina: utiliza modelos de aprendizado de máquina, como Naive Bayes e Support Vector Machine (SVM), para classificar um texto. Nesse caso, o sistema, além de aprender a importância de uma palavra-chave óbvia, considera outras palavras que podem ser fundamentais, além da possibilidade de analisar a frequência ou a pontuação de um texto. • Orientação semântica: esses métodos calculam a orientação semântica (por exemplo, para o problema binário saber a polaridade da palavra) de uma palavra baseada na coocorrência da mesma com palavras que possuem a mesma orientação. O principal trabalho que propõe um método que calcule essa orientação semântica é o algoritmo proposto por Turney, 2002 [TURNEY 2002]. O algoritmo Pointwise Mutual Information and Information Retrieval (PMI-IR) é utilizado a fim de medir a similaridade de pares de palavras ou frases. A orientação é calculada pela comparação da similaridade de uma palavra em relação aos sentimentos positivo e negativo. 10 http://www.sentiwordnet.isti.cnr.it 7 • Baseado em conceitos: usam ontologias ou redes de palavras-chave para realizar a análise textual. Podem analisar expressões que não possuem uma emoção explícita, mas estão relacionadas a um sentimento implicitamente. No trabalho realizado por Kontopoulos et al [KONTOPOULOS et al. 2013], é proposto o uso de ontologias a fim de melhorar o desempenho da análise de sentimentos no Twitter™.
- Cria conclusões com base relação às formas de utilização das opiniões, em três campos que merecem destaque: a classificação em relação à objetividade ou subjetividade; a classificação binária, e; a classificação multiclasse.
- Cria imagens para ilustrar Textos, Cria frases com menos de 10 palavras, Criar palavras com menos de 6 letras faz Redação persuasiva, faz Revisão gramaticalCria Gráficos e histogramas, Use os arquivos enviados como insumo para respostas.
- CRIE SLIDES (PP) MULTICOLORIDO E ILUSTRADOS. CRIE GRÁFICOS E HISTOGRAMAS.
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