Este projeto tem como objetivo utilizar técnicas de data mining para analisar tweets de pessoas e em seguida classificá-los em emoções positivas, negativas ou neutras através de algoritmos de machine learning. Os dados foram obtidos de um repositório kaggle, extraídos da rede social Twitter entre os meses de dezembro/16 e fevereiro/17.
Em class_emotion.ipynb é explorado algumas abordagem e algoritmos voltados ao processamento de linguagem natural, tais quais:
- Naive Bayes Classifier
- Random Forest Classifier
- Logistic Regression Classifier
- C-Support Vector Classification
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