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| Registros recuperados : 14 | |
| 4. |  | SILVA, D. H. da C.; MONTEIRO, A. L. F.; NOGUEIRA, T. da S.; LANA, M. S.; SIQUEIRA, K. B.; GOLIATT, P. V. Z. C. Análise exploratória do interesse por marcas e produtos lácteos no Brasil. In: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA GADO DE LEITE, 28., 2023, Juiz de Fora. Anais... Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2024. p. 10-12. (Embrapa Gado de Leite. Eventos Técnicos & Científicos, 1). Pibic/Fapemig.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 5. | | MONTEIRO, A. L. F.; GUIMARÃES, Y. M.; SILVA, D. H. da C.; NOGUEIRA, T. da S.; SIQUEIRA, K. B.; GOLIATT, P. V. Z. C. Impacto da inflação nos tweets sobre leite e derivados. In: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA GADO DE LEITE PIBIC/CNPQ, 26., 2022, Juiz de Fora. Anais... Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2022. p. 154-157.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 8. | | SIQUEIRA, K. B.; NOGUEIRA, T. S.; CAMPOS, E. W. A. M.; SOARES, N. D.; MORAES, E. A. P.; VILLELA, R. M. M. B.; DAVID, J. M. N.; GOLIATT, P. V. Z. C. Análise exploratória da imagem dos lácteos em tempos de coronavírus. In: SIQUEIRA, K. B. (ed.). Na era do consumidor: uma visão do mercado lácteo brasileiro. Juiz de Fora: Ed. do Autor, 2021. p. 195-202.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 9. | | SIQUEIRA, K. B.; NOGUEIRA, T. S.; SOARES, N. D.; CAMPOS, E. W. A. M.; MORAES, E. A. P.; VILLELA, R. M. M. B.; DAVID, J. M. N.; GOLIATT, P. V. Z. C. O impacto da pandemia no consumo de lácteos no Brasil: uma abordagem das redes sociais. In: SIQUEIRA, K. B. (ed.). Na era do consumidor: uma visão do mercado lácteo brasileiro. Juiz de Fora: Ed. do Autor, 2021. p. 209-213.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 10. | | SIQUEIRA, K. B.; NOGUEIRA, T. S.; CAMPOS, E. W. A. M.; SOARES, N. D.; MORAES, E. A. P.; VILLELA, R. M. M. B.; DAVID, J. M. N.; GOLIATT, P. V. Z. C. O que mudou no consumo de lácteos com a pandemia? Uma visão das redes sociais. In: SIQUEIRA, K. B. (ed.). Na era do consumidor: uma visão do mercado lácteo brasileiro. Juiz de Fora: Ed. do Autor, 2021. p. 203-208.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 11. | | SIQUEIRA, K. B.; NOGUEIRA, T. S.; SOARES, N. D.; CAMPOS, E. W. A. M.; MORAES, E. A. P.; VILLELA, R. M. M. B.; DAVID, J. M. N.; GOLIATT, P. V. Z. C.; DINIZ, F. H.; PIRES, M. de F. A.; VICENTINI, N. M. Covid-19 e o impacto no consumo de leite e derivados. In: SIQUEIRA, K. B. (ed.). Na era do consumidor: uma visão do mercado lácteo brasileiro. Juiz de Fora: Ed. do Autor, 2021. p. 214-217.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 12. | | SIQUEIRA, K. B.; NOGUEIRA, T. S.; SOARES, N. D.; CAMPOS, E. W.; MORAES, E. A. P.; VILLELA, R. M. M. B.; DAVID, J. M. N.; GOLIATT, P. V. Z. C.; DINIZ, F. H.; PIRES, M. de F. A.; VICENTINI, N. M. Pandemia, leite, queijo e tweets. In: ANUÁRIO Leite 2021. Juiz de Fora: Texto Comunicação Corporativa, 2021. p. 94-95.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 13. | | TORRES, D. S.; OLIVEIRA, B. A. de; SILVEIRA, L. S. da; SILVA, M. P. da; PEREIRA; MORAES, J.; COURI, M. R. C.; QUEIROZ, R. F. G. e; PARREIRAS, P. M.; SILVA, M. R.; ALVES, L. A.; SOUZA, V. C. de; GOLIATT, P. V. Z. C.; VASCONCELOS, E. G.; SILVA FILHO, A. A. da; PINTO, P. de F. Synthetic aurones: new features for Schistosoma mansoni therapy. Chemistry & Biodiversity, v. 18, e2100439, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 14. | | NOGUEIRA, T. S.; SIQUEIRA, K. B.; SOARES, N. D.; CAMPOS, E. W.; MORAES, E. A. P.; VILLELA, R. M. M. B.; DAVID, J. M. N.; GOLIATT, P. V. Z. C.; PIRES, M. de F. A.; DINIZ, F. H.; VICENTINI, N. M. Tendências de consumo de queijo coalho no Nordeste. MilkPoint, 26 mar. 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| Registros recuperados : 14 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Gado de Leite. Para informações adicionais entre em contato com cnpgl.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
23/04/2024 |
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Data da última atualização: |
23/04/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
NOGUEIRA, T. da S.; SIQUEIRA, K. B.; GOLIATT, P. V. Z. C. |
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Afiliação: |
THALLYS DA SILVA NOGUEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA; KENNYA BEATRIZ SIQUEIRA, CNPGL; PRISCILA VANESSA ZABALA CAPRILES GOLIATT, UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA. |
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Título: |
Construction of a training dataset for a sentiment analysis model of dairy products tweets in Brazil. |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
Social Network Analysis and Mining, v. 14, 85, 2024. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s13278-024-01254-5 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Creating specific datasets for machine learning models is a frequent and challenging task, requiring considerable effort in sample collection and maintaining a balanced representation of each class. In this study, our objective was to create a training dataset for a sentiment analysis model by combining results obtained from 5 natural language processing tools through 3 distinct approaches, aiming to automatically label various tweets in the negative, neutral, and positive classes. Additionally, we applied data balancing techniques to assess different methods' impacts on the sentiment analysis models' ability to generalize classes to previously unseen samples. The results demonstrated that the three approaches used to combine tool results and apply balancing techniques provided significantly superior outcomes compared to models with imbalanced datasets. These advancements enabled sentiment analysis models to achieve greater precision and generalization capacity for novel samples. These findings underscore the importance of considering effective data balancing strategies when creating training datasets for machine learning applications, especially in tasks sensitive to class imbalance, such as sentiment analysis. This enhanced approach is crucial to improving the performance and applicability of sentiment analysis models in real-world scenarios, providing more precise data analyses that unveil valuable insights in digital marketing. |
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Palavras-Chave: |
Artifcial intelligence; Business intelligence; Digital marketing; Inteligência artificial; Market digital; Market research; Sentiment analysis. |
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Thesagro: |
Laticínio; Pesquisa de Mercado; Produto Derivado do Leite. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 02348naa a2200277 a 4500
001 2163827
005 2024-04-23
008 2024 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/s13278-024-01254-5$2DOI
100 1 $aNOGUEIRA, T. da S.
245 $aConstruction of a training dataset for a sentiment analysis model of dairy products tweets in Brazil.$h[electronic resource]
260 $c2024
520 $aCreating specific datasets for machine learning models is a frequent and challenging task, requiring considerable effort in sample collection and maintaining a balanced representation of each class. In this study, our objective was to create a training dataset for a sentiment analysis model by combining results obtained from 5 natural language processing tools through 3 distinct approaches, aiming to automatically label various tweets in the negative, neutral, and positive classes. Additionally, we applied data balancing techniques to assess different methods' impacts on the sentiment analysis models' ability to generalize classes to previously unseen samples. The results demonstrated that the three approaches used to combine tool results and apply balancing techniques provided significantly superior outcomes compared to models with imbalanced datasets. These advancements enabled sentiment analysis models to achieve greater precision and generalization capacity for novel samples. These findings underscore the importance of considering effective data balancing strategies when creating training datasets for machine learning applications, especially in tasks sensitive to class imbalance, such as sentiment analysis. This enhanced approach is crucial to improving the performance and applicability of sentiment analysis models in real-world scenarios, providing more precise data analyses that unveil valuable insights in digital marketing.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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