Tipo:	Trabalho de Conclusão de Curso
Título:	Estudo de algoritmos para análise de sentimento em jogos online por tópicos de conversação
Autor(es):	Nascimento, Marcos Antônio da Silva
Primeiro Orientador:	Jukemura, Anibal Santos
metadata.dc.contributor.referee1:	Vinhal, Gustavo Siqueira
metadata.dc.contributor.referee2:	Abadia, Fernando Gonçalves
Resumo:	Com o crescimento do mundo virtual, os jogos online aparecem como uma nova fonte de entretenimento e competição. Dentro desse mundo virtual, onde a identidade do autor pode ser facilmente ocultada, diversos atos de toxidade começaram a se tornar comuns nas comunidades de jogos online. Considerando tal cenário, este trabalho avaliou os algoritmos de agrupamento de tópicos, Latent Dirichlet Allocation (LDA) e K-Means para compará-los, a fim de buscar a técnica de agrupamento mais eficiente para a categorização de toxidade dentro dos jogos. O objeto de estudo consiste em um dataframe contendo registros de chats de um dos maiores jogos do mundo, o DotA 2 GUERRA, 2019). Através dos resultados obtidos, é possível observar a presença de cada um dos tópicos selecionados no dataframe, além das vantagens e desvantagens de cada um dos algoritmos estudados.
Palavras-chave:	Text mining Clustering techniques Online games
CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::LINGUAGENS DE PROGRAMACAO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editor:	Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Sigla da Instituição:	PUC Goiás
metadata.dc.publisher.department:	Escola de Ciências Exatas e da Computação
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/1462
Data do documento:	4-Jun-2021
Aparece nas coleções:	TCC Ciência da Computação

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