@MASTERSTHESIS{ 2017:688880838,
 	title = {Uma abordagem de redes neurais convolucionais para an?lise de sentimento multi-lingual},
 	year = {2017},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8269",
 	abstract = "A utiliza??o de redes sociais tornou-se uma atividade cotidiana na sociedade atual. Com o enorme, e ininterrupto, fluxo de informa??es geradas nestes espa?os, abre-se a possibilidade de explorar estes dados de diversas formas. A An?lise de Sentimento (AS) ? uma tarefa que visa obter conhecimento sobre a polaridade das mensagens postadas, atrav?s de diversas t?cnicas de Processamento de Linguagem Natural, onde a maioria das solu??es lida com somente um idioma de cada vez. Entretanto, abordagens que n?o restringem se a explorar somente uma l?ngua, est?o mais pr?ximas de extra?rem todo o conhecimento e possibilidades destes dados. Abordagens recentes baseadas em Aprendizado de M?quina prop?em-se a resolver a AS apoiando-se principalmente nas Redes Neurais Profundas (Deep Learning), as quais obtiveram bons resultados nesta tarefa. Neste trabalho s?o propostas tr?s arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais que lidam com dados multi-linguais extra?dos do Twitter contendo quatro l?nguas. Os dois primeiros modelos propostos caracterizam-se pelo fato de possu?rem um total de par?metros muito menor que os demais baselines considerados, e ainda assim, obt?m resultados superiores com uma boa margem de diferen?a. O ?ltimo modelo proposto ? capaz de realizar uma classifica??o multitarefa, identificando a polaridade das senten?as e tamb?m a l?ngua. Com este ?ltimo modelo obt?m-se uma acur?cia de 74.43% para AS e 98.40% para Identifica??o da L?ngua em um dataset com quatro l?nguas, mostrando-se a melhor escolha entre todos os baselines analisados.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}