Orientadora: Denise Del Pra Netto Machado. / Dissertação (mestrado) - Universidade Regional de Blumenau, Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Administração.

Páginas numeradas: I-XIII, 14-126 / Estágio realizado na Wipro Portugal SA e orientado pelo Eng.º Hugo Neto / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese de mestrado. Tecnologia Multimédia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Estágio realizado no INESC / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Tese de mestrado. Engenharia Informática. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Automação). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000448645-Texto+Completo-0.pdf: 990116 bytes, checksum: 3ad832cb853385fcbb55975315370396 (MD5) Previous issue date: 2012 / The competitive environment has become more dynamic in the last few decades due to the great development of information and comunication technologies and to the globalization process. A company manager must, thus, always be well informed about the competitive landscape before making strategic decisions. In this sense, the Competitive Intelligence (CI) emerges as a discipline that aims to systematize the collection and analysis of information in the competitive environment willing to assist decision making. There is, however, an increasing amount of information being produced and released in Internet and traditional media, which become unwieldy. Associated with this, managers still suffer with time constraints to respond to the market stimuli and remain competitive. Thus, it is necessary to maintain a constant staff monitoring the competitive environment to be able to handle the amount of information from this various sources. We believe that the application Text Analysis techniques can help in various stages of such process. This work presents a proposal to use such techniques to aid the process of Competitive Intelligence. We discuss the use of Sentiment Analysis techniques coupled with Named Entity Recognition in texts from social media - especially Twitter - which helps in the analysis of the attitudes of the consumer market towards a brand. We also present a system implementing the proposed techniques, the evaluations made with it and present our conclusions. / O ambiente competitivo se tornou, nas ultimas décadas, mais dinâmico graças às tecnologias de informação e comunicação e à globalização. O gestor, assim, precisa estar sempre bem informado sobre o panorama competitivo antes de tomar decisões estratégicas. Nessa direção, a Inteligência Competitiva (IC) surge como uma disciplina que pretende sistematizar a obtenção e análise de informações do ambiente competitivo com função de auxiliar a tomada de decisão. Há entretanto uma quantidade crescente de informação sendo produzida e disponibilizada em meios como a Internet e mídias tradicionais, as quais se tornam de difícil manejo. Associado a isso, os gestores sofrem ainda com restrições temporais para responder ao estímulo do mercado e manteremse competitivos. Dessa forma, é necessário manter uma equipe de monitoramento constante do ambiente competitivo para que se possa lidar com a quantidade de informação proveniente de diversas fontes. Acreditamos que a aplicação de técnicas de Análise de Texto podem auxiliar nas diversas fases do processo de IC.O presente trabalho apresenta uma proposta de utilização de tais técnicas para auxiliar o processo de Inteligência Competitiva. Discutimos aqui a utilização de um método de Análise de Sentimentos aliado ao Reconhecimento de Entidades Nomeadas em textos provenientes de mídias sociais - particularmente o Twitter - que permitam analisar as atitudes do mercado consumidor quanto a uma determinada marca. São apresentados ainda o sistema desenvolvido, as avaliações realizadas e as conclusões que tiramos.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000438773-Texto+Completo-0.pdf: 3581155 bytes, checksum: 8bd17c869fd04adc206bbbcd32f4b1dd (MD5) Previous issue date: 2012 / Social media systems such as Flickr, Youtube and Picasa have become very popular as they provide a collaborative environment to share photos and videos supporting tags, ratings and comments. This kind of interaction includes a lot of content provided by users, which may bring meaningful information to recommendation systems. The aggregation of tags is also a way to cluster items and provide tag-based search content. We investigate how to support tag recommendation by ranking the co-occurrence, popularity and relevance of commonly-used tags in similar items and by similar users. We developed a tag recommendation system to recommend of possibly relevant tags. We use Flickr’s dataset to analyze our algorithm’s behavior and present the results provide by the experiment. A new model using personalized recommendation was developed using the experiment results and the behavior of each user. / Sistemas de mídia social como Flickr, Youtube e Picasa tornaram-se muito populares devido ao seu ambiente para compartilhamento de imagens, vídeos e suporte à atribuição de tags, avaliações e comentários. Sistemas colaborativos possuem grandes quantidades de conteúdo provido pelos usuários, os quais fornecem informações relevantes para engines de recomendação. O uso de tags também permite a clusterização e busca de conteúdo baseado em palavras-chaves. Neste trabalho foi investigado um mecanismo para recomendar tags, desenvolvendo medidas de co-ocorrência, popularidade e relevância de tags comumente usadas em itens similares e por usuários similares. Foi desenvolvido um sistema para recomendar possíveis tags relevantes baseadas na similaridade contextual de outras tags providas pelos usuários. Para o desenvolvimento do experimento, foi utilizado um dataset do Flickr para gerar recomendações e analisar o comportamento do algoritmo e as atribuições efetuadas pelos usuários participantes. Os resultados obtidos demonstraram padrões de atribuição e desempenho de acordo com o conteúdo/contexto da imagem. Utilizando a frequência de atribuição baseada no histórico de cada perfil é sugerido um novo modelo personalizado para recomendação de tags.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000439085-Texto+Completo-0.pdf: 7508888 bytes, checksum: c69f67a5ec361212f83a17a4407866ce (MD5) Previous issue date: 2012 / This thesis describes a process to extract concepts from texts in portuguese language. The proposed process starts with linguistic annotated corpora from specific domains, and it generates lists of concepts for each corpus. The proposal of a linguistic oriented extraction procedure based on noun phrase detection, and a set of heuristics to improve the overall quality of concept candidate extraction is made. The improvement in precision and recall of extracted term list is from approximatively from 10% to more more than 60%. A new index (tf-dcf) based on contrastive corpora is proposed to sort the concept candidate terms according to the their relevance to their respective domain. The precision results achieved by this new index are superior to to the results achieved by indices proposed in similar works. Cut-off points are proposed in order to identify, among extracted concept candidate terms sorted according to their relevance, which of them will be considered concepts. A hybrid approach to choose cut-off points delivers reasonable F-measure values, and it brings quality to the concept identification process. Additionally, four applications are proposed in order to facilitate the comprehension, handling, and visualization of extracted terms and concepts. Such applications enlarge this thesis contributions available to a broader community of researchers and users of Natural Language Processing area. The proposed process is described in detail, and experiments empirically evaluate each process step. Besides the scientific contribution made with the process proposal, this thesis also delivers extracted concept lists for five different domain corpora, and the prototype of a software tool (EχATOLP) implementing all steps of the proposed process. / Essa tese descreve um processo para extrair conceitos de textos em língua portuguesa. O processo proposto inicia com corpora de domínio linguisticamente anotados, e gera listas de conceitos dos domínios de cada corpus. Utiliza-se uma abordagem linguística, que baseia-se na identificação de sintagmas nominais e um conjunto de heurísticas que melhoram a qualidade da extração de candidatos a conceitos. Essa melhora é expressa por incrementos aproximadamente de 10% para mais de 60% nos valores de precisão e abrangência das listas de termos extraídas. Propõe-se um novo índice (tf-dcf) baseado na comparação com corpora contrastantes, para ordenar os termos candidatos a conceito extraídos de acordo com suas relevâncias para o corpus de domínio. Os resultados obtidos com esse novo índice são superiores aos resultados obtidos com índices propostos em trabalhos similares. Aplicam-se pontos de corte para identificar, dentre os termos candidatos classificados segundo sua relevância, quais serão considerados conceitos. O uso de uma abordagem híbrida para escolha de pontos de corte fornece valores adequados de medida F, trazendo qualidade ao processo de identificação de conceitos. Adicionalmente. propõem-se quatro aplicações para facilitar a compreensão, manipulação e visualização dos termos e conceitos extraídos. Essas aplicações tornam as contribuições dessa tese acessíveis a um maior número de pesquisadores e usuários da área de Processamento de Linguagem Natural. Todo o processo proposto é descrito em detalhe, e experimentos avaliam empiricamente cada passo. Além das contribuições científicas feitas com a proposta do processo, essa tese também apresenta listas de conceitos extraídos para cinco diferentes corpora de domínio, e o protótipo de numa ferramenta de software (EXATOLP) que implementa todos os passos propostos.