@MASTERSTHESIS{ 2019:972351234,
 	title = {Análise multimodal em blogs brasileiros},
 	year = {2019},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9049",
 	abstract = "O uso de mídias sociais está cada vez mais presente em nossas vidas. É através de imagens, textos e vídeos que os seres humanos tentam se comunicar nas redes sociais e expor suas opiniões diante dos acontecimentos cotidianos. Devido ao aumento do volume de dados transmitidos pela internet, torna-se difícil realizar uma análise humana da mídia sem o uso de recursos computacionais. As comunidades científicas, com diversas motivações, tais como: análisar sentimentos em texto, em imagens, detectar opiniões em blogs, dentre outras, sentem-se desafiadas a descobrirem características a serem extraídas desses conteúdos, sendo um exemplo a análise de emoções em blogs. Embora a área de classificação de sentimentos através de textos e imagens esteja em desenvolvimento, ainda existem vários desafios. O principal desafio é construir algoritmos e métodos que possam inferir sentimentos sutis e subjetivos como os humanos os percebem. Neste trabalho é apresentado o corpus Cross-media Brazilian Blog, um conjunto de dados que foi construído com base no BlogSet-BR. Além disso, construiu-se o Ground Truth desses dados (com base nas opiniões de sujeitos) sobre os sentimentos percebidos nos textos e nas imagens destes blogs, que neste trabalho se tornam disponíveis 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 são apresentadas e discutidas neste trabalho. Em adição às análises realizadas sobre os textos, realizou-se uma pesquisa especificamente sobre posts contraditórios, ou seja, quando a imagem é positiva e o texto é negativo, ou vice-versa, quando presentes no mesmo blog. Resultados indicam que metodologias para detecção de sentimentos em blogs podem ser customizadas para detectar postagens contraditórias e serem capazes de melhor identificar sentimentos nas postagens de mídia social.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Escola Politécnica}
}