Análise de sentimentos para o Twitter adaptável a diferentes domínios de problema
Trabalho prático final para o curso de Técnicas e Tecnologias para o Desenvolvimento Front-End ministrado no Projeto Laboratório de Redes de Conhecimento do Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais, Câmpus Barbacena.
Proposta: oferecer um sistema de classificação automática de tweets em tempo real por meio de algoritmo de classificação bayesiano para auxílio na análise de tendências e em processos de tomada de decisão, que seja flexível e adaptável a diferentes domínios de problema.
Diferencial: enquanto alguns sistemas similares na web realizam apenas a análise de sentimentos dos tweets coletados (em sua maioria para o idoma inglês), este web app possibilita ao usuário criar e treinar seus próprios classificadores, de modo que a análise automática seja baseada nas regras e categorias definidas pelo usuário.
Tecnologias envolvidas
- Twitter API
- HTML5
- CSS3
- SASS
- LocalStorage
- MongoDB
- Python Flask