Objetivo

Este trabalho se propõe a desenvolver um modelo de filtro de mensagens relevantes, baseado em métodos de aprendizado de máquina, com o objetivo de uso em um conjunto de aplicações voltadas para TV Social. Como o formato das mensagens da aplicação proposta para TV Social se assemelha ao formato das mensagens do twitter, este foi escolhido como base para a composição do corpus. Neste trabalho são apresentados os resultados obtidos com a aplicação dos algoritmos Máquina de Vetores de Suporte (ou Support Vector Machine, SVM) e Naive Bayes na classificação de tweets por relevância postados no dia 2 de maio de 2017, usando a hashtag #masterchefbr durante a exibição do nono episódio do MasterChef Brasil.