-- Apresentação do Grupo LaPESS e Objetivos de 2019 - Professor Ricardo (25 min).

-> Definição da Agenda 2019;

-> Definição das metas e objetivos para o Grupo;

-> Coorientações dos alunos Mestrado/IC/TCC;

-> Apresentação dos novos Integrantes e alunos de graduação colaboradores.;

-- Apresentação dos Alunos (5 minutos cada um) :

• MESTRADO: *Ariane Sousa, *Amanda Moreno, *Leonardo Campello, *Lucas Brito, **Caique Pires, **Michel Ferreira, **Clara Bandeira e **Lívia Arcoverde.
• IC: *Cleiton Machado, *Igor Pereira
• IT: *Sergio Murilo
• TCC: *Daniel Lucas, *Alisson Pierre, *Thiago Gerson, **Victor Dias e **Lucas Barbosa;

* fazer uma apresentação de 5 min. da sua pesquisa mostrando o que foi feito, em que ponto está e o que falta e um cronograma de finalização.

** apresentação do projeto de pesquisa que será desenvolvido. Foque no Problema, Solução e Metodologia (com referência a artigos A1 ou A2 que lhe dão suporte).

Apresentação de 3 Artigos

Título: Avaliação das etapas de pré processamento e de treinamento em algoritmos de classificação de textos no contexto da recuperação da informação.

RESUMO: O artigo mostra os resultados de um estudo quantitativo sobre as etapas de pré-processamento e de treinamento de classificadores de texto, através dos sentimentos dos usuários como atributos, demonstrando a importância dessas etapas para os resultados obtidos. O estudo, que é feito através do método supervisionado, utilizou-se de redes neurais artificiais do tipo Multi-Layer Perceptron para o processamento de linguagem natural em uma base de dados bem diversificada, com aproximadamente 3000 comentários de avaliação, que foram aplicados em dois algoritmos distintos para fins comparativos.

Apresentador: Jorge Lucas

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TÍTULO: Twitter Sentiment Analysis: A Bootstrap Ensemble Framework (Análise de Sentimento para o Twitter: Um Framework de Combinação Bootstrap)

RESUMO: O artigo propõe o desenvolvimento de um framework que combina várias abordagens utilizadas na Análise de Sentimento (organização da base de dados, ferramentas de pré-processamento e algoritmos classificadores) para gerar modelos de previsão. Dentre esse conjunto de modelos são escolhidas as melhores combinações com o intuito de evitar problemas comuns na AS como o desequilíbrio de classes e esparsidade.

Apresentador: Caique Pires

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TÍTULO: AR-Miner: Mineração de Revisões informativas para desenvolvedores de aplicativos móveis em lojas virtuais.

RESUMO: Apresentaremos alguns dados relevantes sobre o número de app disponíveis em lojas virtuais e números de desenvolvedores. Serão abordadas as questões norteadoras que levaram ao desenvolvimento do trabalho. Será descrito as etapas do processo de mineração de textos proposto para o aplicativo Ar-Miner, desde as abordagens tratadas ao método de classificação utilizado. Mostraremos os resultados obtidos do estudo de caso realizado com a mineração de opinião dos usuários de 3 aplicativos de lojas de virtuais.

Apresentador: Michel Ferreira Batista