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Autores USP
- romero, roseli aparecida francelin (~1)
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- silva, diego furtado (~1)
Ano de publicação
- 2025 (~1)
- 2023 (~1)
Assuntos
- emoções (2)
- português do brasil (2)
- reconhecimento de texto (2)
- aprendizado computacional (1)
- corpus (1)

Trabalho de evento-anais periodico
Evaluating sentiment quantification methods in brazilian portuguese corpora (2025)
Silva, Lucas Nildaimon dos Santos ; Silva, Diego Furtado ; Caseli, Helena de Medeiros
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE TEXTO, CORPUS, EMOÇÕES, PORTUGUÊS DO BRASIL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 05 nov. 2025. , 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 2025 nov. 05 ] 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 2025 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79035-5_16
Trabalho de evento-anais periodico
A framework for controversial political topics identification using Twitter data (2023)
Sakiyama, Kenzo ; Rodrigues, Lucas de Souza ; Nogueira, Bruno Magalhães ; Matsubara, Edson Takashi ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, EMOÇÕES, PORTUGUÊS DO BRASIL, MÍDIAS SOCIAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SAKIYAMA, Kenzo et al. A framework for controversial political topics identification using Twitter data. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19. Acesso em: 05 nov. 2025. , 2023
APA
Sakiyama, K., Rodrigues, L. de S., Nogueira, B. M., Matsubara, E. T., & Romero, R. A. F. (2023). A framework for controversial political topics identification using Twitter data. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-45392-2_19
NLM
Sakiyama K, Rodrigues L de S, Nogueira BM, Matsubara ET, Romero RAF. A framework for controversial political topics identification using Twitter data [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14197 283-298.[citado 2025 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19
Vancouver
Sakiyama K, Rodrigues L de S, Nogueira BM, Matsubara ET, Romero RAF. A framework for controversial political topics identification using Twitter data [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14197 283-298.[citado 2025 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19

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