Evaluating sentiment quantification methods in brazilian portuguese corpora (2025)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, DIEGO FURTADO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-031-79035-5_16
- Subjects: RECONHECIMENTO DE TEXTO; CORPUS; EMOÇÕES; PORTUGUÊS DO BRASIL
- Keywords: Sentiment Analysis; Quantification; Distribution Shift
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Lecture Notes in Artificial Intelligence
- ISSN: 0302-9743
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 15414, p. 230-244, 2025
- Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Status:
- Artigo aberto em periódico híbrido (Hybrid Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
SILVA, Lucas Nildaimon dos Santos e SILVA, Diego Furtado e CASELI, Helena de Medeiros. Evaluating sentiment quantification methods in brazilian portuguese corpora. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79035-5_16. Acesso em: 31 mar. 2026. , 2025 -
APA
Silva, L. N. dos S., Silva, D. F., & Caseli, H. de M. (2025). Evaluating sentiment quantification methods in brazilian portuguese corpora. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-79035-5_16 -
NLM
Silva LN dos S, Silva DF, Caseli H de M. Evaluating sentiment quantification methods in brazilian portuguese corpora [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 15414 230-244.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79035-5_16 -
Vancouver
Silva LN dos S, Silva DF, Caseli H de M. Evaluating sentiment quantification methods in brazilian portuguese corpora [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 15414 230-244.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79035-5_16 - A divergence-based pruning approach for tree selection in continuous data streams
- Enhancing random forest for continuous data streams using divergence measures to select decision trees
- Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression
- Noisy self-training with data augmentations for offensive and hate speech detection tasks
- Proceedings of the 35th Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Proceedings of the 35th Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Proceedings of the 35th Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- The 35th Brazilian Conference on Intelligent Systems... [Prefácio]
- Proceedings of 21st National Meeting on Artificial and Computational Intelligence
- Match: a maximum-likelihood approach for classification under label shift
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