English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Com o crescente acesso a Web, grande quantidade de conteudos sao produzidos diariamente. O estudo de tais conteudos permite a descoberta de novos conhecimentos. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma analise de algoritmos que permitem a deteccao de emocoes em tweets no idioma portugues brasileiro. Assim, sao considerados dez algoritmos, desde arvores de decisao e classificadores baseados no modelo de Bayes, abordando ao todo, sete classes de emocoes: triste, chateado, amor, feliz, raiva, inveja e ironia. Os resultados da avaliacao experimental sao melhores ao classificar relacoes de emocoes distintas, chegando a acuracia de 85% com um algoritmo Naive Bayes. Por outro lado, relacoes entre sentimentos proximos apresentam resultados inferiores a 70% de acerto em alguns casos. Ademais, algoritmos de classificacao baseados no Naive Bayes apresentam resultados eficientes em variados contextos, alem de terem comportamento consistente independente do idioma.

Análise de Algoritmos de Classificação para Detecção de Emoções em Tweets em Português Brasileiro