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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/39578
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorQueiroga, Adyson Lucas Bernardo-
dc.date.accessioned2026-10-20T11:49:28Z-
dc.date.available2026-10-20T11:49:28Z-
dc.date.issued2019-12-30-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/39578-
dc.description.abstractThe large amount of text available on the web such as comments, news, social networks and chats has created in companies and institutions an interest in opinions and feelings expressed by users. However, analyzing this data manually is a dif icult and time-consuming task. An alternative to automatic data labeling is supervised machine learning, which aims to create classifiers that learn from experiences and patterns. To obtain a supervised model with high accuracy, is necessary to train it with a sample of previously labeled data. This work aims to create a tool to assist manual data labeling for the training of supervised learning classifierspt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Luciano Lima (luciano.lima@ccae.ufpb.br) on 2026-10-13T19:25:55Z No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) AdysonLucasBernardoQueiroga_TCC.pdf: 741208 bytes, checksum: e044fe0eac8334b2b3b4a94f2d76a11f (MD5) AdysonLucasBernardoQueiroga_TERMO.pdf: 89053 bytes, checksum: 57b748ae523095b8754c7d4a63ee572e (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Flávia Silva (flavia.sena@ccae.ufpb.br) on 2026-10-20T11:49:28Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) AdysonLucasBernardoQueiroga_TCC.pdf: 741208 bytes, checksum: e044fe0eac8334b2b3b4a94f2d76a11f (MD5) AdysonLucasBernardoQueiroga_TERMO.pdf: 89053 bytes, checksum: 57b748ae523095b8754c7d4a63ee572e (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2026-10-20T11:49:28Z (GMT). No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) AdysonLucasBernardoQueiroga_TCC.pdf: 741208 bytes, checksum: e044fe0eac8334b2b3b4a94f2d76a11f (MD5) AdysonLucasBernardoQueiroga_TERMO.pdf: 89053 bytes, checksum: 57b748ae523095b8754c7d4a63ee572e (MD5) Previous issue date: 2019-12-30en
dc.description.sponsorshipNenhumapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectClassificação de dadospt_BR
dc.subjectAprendizagem de máquinapt_BR
dc.subjectAplicação webpt_BR
dc.titleUma ferramenta para classificação manual de dadospt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Barbosa, Yuri de Almeida Malheiros-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6396235096236217pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5705370122673646pt_BR
dc.description.resumoA grande quantidade de texto disponível na web em forma de comentários, notícias, redes sociais e bate-papos têm gerado em empresas e instituições um interesse por opiniões e sentimento expressos por usuários. Porém, analisar esses dados manualmente é uma tarefa difícil e que demanda muito tempo. Uma alternativa para classificação automática dos dados é a aprendizagem de máquina supervisionada, que visa criar classificadores que aprendem a partir de experiências e padrões. Para obter um modelo supervisionado com alta precisão de acerto é necessário treiná-lo com uma amostra de dados previamente rotulados. Este trabalho tem como objetivo a criação de uma ferramenta para auxiliar na classificação manual de dados para o treinamento de classificadores de aprendizagem de máquina supervisionada.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCiências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Sistemas de Informação

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AdysonLucasBernardoQueiroga_TCC.pdfTrabalho de conclusão de curso723,84 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
AdysonLucasBernardoQueiroga_TERMO.pdfTermo de autorização para publicação eletrônica na biblioteca digital da UFPB86,97 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir    Solicitar uma cópia
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