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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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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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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 8 | |
| 1. |  | PERNA J, F.; RODRIGUES, P. H. M.; PINEDO, L. A.; MARINO, C. T.; SOLORZANO, L. A. R.; VASQUEZ, D. C. Z.; BERNDT, A.; FRIGHETTO, R. T. S. Methane production in bovines using different food additives determined by SF6 tracer technique. In: ANNUAL MEETING BRAZILIAN SOCIETY OF ANIMAL SCIENCE, 50., 2013, Campinas. The integration of Knowledge in animal production - abstracts. Campinas: SBZ, 2013 1 CD-ROM| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 2. | | MARTINS, M. F.; SOLÓRZANO, L. A. R.; PERNA JÚNIOR, F.; BERNDT, A.; CASTRO, A. L. de; FERREIRA, F. A.; PINEDO, L. A.; RODRIGUES, P. H. M. Efeito de diferentes fontes energéticas da dieta sobre a produção de metano utilizando a técnica de fermentação ruminal ex situ (microrúmen). In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 49., 2012, Brasília, DF. A produção animal no mundo em transformação: anais. Brasília: SBZ, 2012.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 3. | | SOLORZANO, L. A. R.; BERNDT, A.; FRIGHETTO, R. T. S.; PERNA JÚNIOR, F.; DEMARCHI, J. J. A. de A.; RODRIGUES, P. H. M. Efeito de três fontes energéticas sobre a produção de metano em bovinos. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 49., 2012, Brasília, DF. A produção animal no mundo em transformação: anais. Brasília: SBZ, 2012. 1 CD-ROM| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 4. | | SENE, G. A. de; HENRIQUE, F. L.; CORTE, R. R.; ASSUMPÇÃO, A. H. P. M.; TSEU, R. J.; SOLORZANO, L. A. R.; OLIVEIRA, P. P. A.; RODRIGUES, P. H. M. Sistemas agropecuários integrados e sua interface com a adaptação às mudanças climáticas. In: BALIEIRO, J. C. de C.; GAMEIRO, A. H.; PEREIRA, A. S. C.; RODRIGUES, P. H. M.; GARBOSSA, C. A. P.; BRUNETTO, M. A.; VENTURA, R. V. (Orgs.). Novos desafios da pesquisa em nutrição e produção animal. Pirassununga: 5D Editora, 2018. p. 219-242.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 5. | | SOLÓRZANO, L. A. R.; MARINO, C. T.; RODRIGUES, P. H. M.; BERNDT, A.; PINEDO, L. A.; FRIGHETTO, R. T. S.; OLIVEIRA, P. P. A.; PRAES, M. F. F. M. Effect of energy source inclusion in diet on methane production of cattle determined by sulphur hexafluoride (SF6) tracer gas technique. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON GREENHOUSE GASES IN AGRICULTURE, 2., 2016, Campo Grande, MS. Proceedings... Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 235-240. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 216).| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 6. | | SOLORZANO, L. A. R.; MARINO, C. T.; RODRIGUES, P. H. M.; BERNDT, A.; PINEDO, L. A.; FRIGHETTO, R. T. S.; OLIVEIRA, P. P. A.; PRAES, M. F. F. M. Effect of energy source inclusion in diet on methane production of cattle determined by sulphur hexafluoride (SF6) tracer gas technique. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON GREENHOUSE GASES IN AGRICULTURE, 2., 2016, Campo Grande, MS. Proceedings... Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 235-240. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 216)| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 7. | | PERNA JR, F.; MARINO, C. T.; PINEDO, L. A.; CASSIANO, E. C. O.; MARTINS, M. F.; SOLÓRZANO, L. A. R.; MEYER, P. M.; FRIGHETTO, R. T. S.; BERNDT, A.; RODRIGUES, P. H. M. Effect of Feed additives on methane production as determined by the tracer technique SF6 in bovines. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SUSTAINABLE ANIMAL AGRICULTURE FOR DEVELOPING COUNTRIES, 4., 2013, Lanzhou, China. Proceedings... lanzhou: Lanzanhou University, 2013. p. 358-359| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 8. | | PERNA JÚNIOR, F.; PINEDO, L. A.; MARINO, C. T.; CASSIANO, E. C. O.; MARTINS, M. F.; SOLÓRZANO, L. A. R.; MEYER, P. M.; FRIGHETTO, R. T. S.; BERNDT, A.; RODRIGUES, P. H. M. Effect of feed additives on methane production as determined by the tracer technique SF6 in bovines. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SUSTAINABLE ANIMAL AGRICULTURE FOR DEVELOPING COUNTRIES, 4., 2013, Lanzhou, China. Proceedings... lanzhou: Lanzanhou University, 2013. p. 358-359| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| Registros recuperados : 8 | |
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