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Emognizer: aplicação baseada em inteligência artificial para análise emocional de redes sociais
(2020) Andrade, Vinicius Emanoel; Madalozzo, Guilherme Afonso
Tendo em vista que grande parte da população brasileira encontra-se ativa nas redes sociais e as emoções propagadas pelas pessoas são reflexo de sua saúde mental, foi desenvolvido um sistema que detecta emoções em textos produzidos por um indivíduo em seus perfis do Twitter e do Reddit. Tais emoções são abordadas através de representações que proporcionam encontrar indícios de transtornos mentais. As representações estão presentes em um aplicativo destinado aos dispositivos móveis, construído utilizando um template que prega pela imersão e boa experiência do usuário. Para tanto, realizou-se um levantamento de transtornos mentais que possuíssem características passíveis de serem representadas computacionalmente, o qual resultou em quatro transtornos: Transtorno Disruptivo da Desregulação do Humor (TDDH), Transtorno de Ansiedade Generalizada (TAG), Fobia Específica e Transtorno Depressivo Maior (TDM). Além de que, usou-se cinco datasets compostos por registros rotulados por especialistas, os quais foram pré-processados através de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e, posteriormente utilizados para realizar o treinamento e avaliação de um modelo de Rede Neural LSTM (Long Short-Term Memory) que, durante o processo de avaliação, mostrou ser capaz de reconhecer emoções em textos retirados de ambas as redes sociais citadas anteriormente.