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Defesa de Tese de Doutorado Nº 369: "Mineração de Opiniões Baseada em Aspectos para Revisões de Medicamentos"

A aluna Diana Cabral Cavalcanti irá defender sua pesquisa no dia 14 de agosto, às 13h, no Auditório Início: 14/08/2017 às 13:00 Término: 14/08/2017 às 15:00 Local: Auditório do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 369

Aluno: Diana Cabral Cavalcanti
Orientador: Prof. Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio
Título: Mineração de Opiniões Baseada em Aspectos para Revisões de Medicamentos
Data: 14/08/2017
Hora/Local: 13h – Centro de Informática - Auditório
Banca Examinadora:

Profa. Patricia Cabral de A. Restelli  Tedesco  (UFPE / Centro de Informática)

Prof. Sérgio Ricardo de Melo Queiroz   (UFPE / Centro de Informática)
Profa. Solange Oliveira Rezende  (USP - São Carlos / ICMC)
Prof. Renato Fernandes Corrêa  (UFPE /  Dept. Ciência da Informação)
Prof. Rafael Ferreira Mello   (UFRPE  / Departamento de Estatística e Informática)

RESUMO:

Mineração de Opinião baseada em Aspectos pode ser aplicada para extrair informações relevantes expressas por pacientes em comentários textuais sobre medicamentos (por exemplo, Reações Adversas, Eficácia quanto ao uso de um determinado remédio, sintomas e condições do paciente antes usar o medicamento). Este novo domínio de aplicação apresenta desafios, bem como oportunidades de pesquisa em Mineração de Opinião. No entanto, a literatura ainda é escassa sobre métodos para extrair múltiplos aspectos relevantes presentes em análises de fármacos. Neste estudo foi proposto um novo método para extrair e classificar aspectos em comentários opinativos sobre medicamentos. A solução proposta tem duas etapas principais. Na extração de aspectos, um novo método baseado em caminhos de dependência sintática é proposto para extrair pares de opiniões em revisões de medicamento, um par de opinião é composto por um termo de aspecto associado a um termo opinativo. Na classificação de aspectos, propõe-se um classificador supervisionado baseado em recursos de domínio e de linguística para classificar pares de opinião por tipo de aspecto (por exemplo, Condição clínica, Reação Adversa, Dosagem e Eficácia). Para avaliar o método proposto, foi realizado experimentos em conjuntos de dados relacionados a três diferentes condições clínicas: ADHD, AIDS e Ansiedade. Resultados promissores foram obtidos nos experimentos e várias questões foram identificadas e discutidas. Para o problema de extração o método proposto atingiu precisão de 78% para ADHD, 75,2% para AIDS e 78,7% para Ansiedade. Enquanto para o problema de classificação o modelo proposto atingiu uma taxa de acerto de 76,86% para ADHD, 78,16% para AIDS e 76,78% para Ansiedade.

Palavras-chave: Mineração de Opinião; Extração de Aspectos; Classificação de Aspectos; Processamento de Linguagem Natural; Aprendizagem de máquina, comentários sobre medicamento.
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