Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10773/33719
Título: Information extraction applied to tourism electronic word-of-mouth (eWOM)
Outros títulos: Extração de informação aplicada a comentários da área do turismo
Autor: Miguel, Pedro Rafael Gonçalves
Orientador: Teixeira, António Joaquim da Silva
Rodrigues, Mário Jorge Ferreira
Palavras-chave: NLP
Parser
Sentiment analysis
Tokenizer
Sentence splitter
Lemmatization
NER
Crawler
Ontology
POS
Hotel industry
Information extraction
Data de Defesa: 30-Nov-2021
Resumo: Motivation: The primary motivation of this dissertation was to show that it is possible to construct an NLP solution for the Portuguese language capable of helping in the hotel industry. Objective(s): The main objective of this dissertation was to extract useful information from hotel commentaries using NLP. Method: An NLP pipeline was created to extract useful information, and then sentimental analyse was used to characterise that information. Results: After processing all the commentaries of a hotel was possible to extract what people like or dislike about it. Conclusions: The two main conclusions were that is possible to create a Portuguese NLP pipeline for the hotel industry, and that is possible to extract useful information from thousands of commentaries.
Motivação: A principal motivação por trás desta tese foi mostrar que é possível escrever um programa para NLP usando a língua portuguesa. Objetivo(s): O principal objetivo desta tese foi extrair informação hotel dos comentários feitos a hotéis usando NLP. Método: Foi criado um pipeline de NLP para extrair informação útil. Depois foi usado análise de sentimentos para caracterizar essa informação. Resultados: Depois de todos os comentários serem processados foi possível descobrir o que as pessoas gostam ou desgostam sobre um hotel. Conclusões: As duas principais conclusões foram que era possível fazer NLP em português e que era possível extrair informação útil de milhar de comentários.
URI: http://hdl.handle.net/10773/33719
Aparece nas coleções: UA - Dissertações de mestrado
DETI - Dissertações de mestrado

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