@MASTERSTHESIS{ 2019:1131555816,
 	title = {An?lise multimodal em blogs brasileiros},
 	year = {2019},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9049",
 	abstract = "O uso de m?dias sociais est? cada vez mais presente em nossas vidas. ? atrav?s de imagens, textos e v?deos que os seres humanos tentam se comunicar nas redes sociais e expor suas opini?es diante dos acontecimentos cotidianos. Devido ao aumento do volume de dados transmitidos pela internet, torna-se dif?cil realizar uma an?lise humana da m?dia sem o uso de recursos computacionais. As comunidades cient?ficas, com diversas motiva??es, tais como: an?lisar sentimentos em texto, em imagens, detectar opini?es em blogs, dentre outras, sentem-se desafiadas a descobrirem caracter?sticas a serem extra?das desses conte?dos, sendo um exemplo a an?lise de emo??es em blogs. Embora a ?rea de classifica??o de sentimentos atrav?s de textos e imagens esteja em desenvolvimento, ainda existem v?rios desafios. O principal desafio ? construir algoritmos e m?todos que possam inferir sentimentos sutis e subjetivos como os humanos os percebem. Neste trabalho ? apresentado o corpus Cross-media Brazilian Blog, um conjunto de dados que foi constru?do com base no BlogSet-BR. Al?m disso, construiu-se o Ground Truth desses dados (com base nas opini?es de sujeitos) sobre os sentimentos percebidos nos textos e nas imagens destes blogs, que neste trabalho se tornam dispon?veis para uso. Algumas tecnologias utilizadas para prever o sentimento em textos e em imagens foram testadas no corpus Cross-media Brazilian Blog e comparadas com o Ground Truth e s?o apresentadas e discutidas neste trabalho. Em adi??o ?s an?lises realizadas sobre os textos, realizou-se uma pesquisa especificamente sobre posts contradit?rios, ou seja, quando a imagem ? positiva e o texto ? negativo, ou vice-versa, quando presentes no mesmo blog. Resultados indicam que metodologias para detec??o de sentimentos em blogs podem ser customizadas para detectar postagens contradit?rias e serem capazes de melhor identificar sentimentos nas postagens de m?dia social.",
 	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}
}