Aqui vai o link para o documento referente ao TCC (Trabalho de Conclusao de Curso) de Rafael Silva da Silva pela ULBRA (Campus Canoas).http://www.intext.com.br/tcc-rafael-silva.pdfO sistema pode ser testado emhttp://analisedesentimento.com.br/Aqui o resumo do TCC:Este artigo descreve o desenvolvimento de uma ferramenta para coleta de textos publicos na Internet com afinalidade de identificar sentimentos e opinioes presentes nestes conteudos. Os textos sao extraidos de sites de noticias,blogs e redes sociais, atraves de consultas a ferramentas disponiveis na Internet. O sistema realiza uma analiseprobabilistica com o auxilio de uma ontologia, para qualificar o sentimento dominante acerca da pesquisa realizadapelo usuario. Esses sentimentos podem ser, por exemplo, amor, odio, vergonha, felicidade, medo entre outros, que saobaseados no modelo de Ortony, Clore e Collins (OCC). Por fim e disponibilizado o resultado classificando por tipo desentimento, que podera envolver diversos tipos de sentimentos propostos por um modelo de ontologia mais abrangente.Ao final serao apresentados os resultados obtidos demonstrando a eficacia da ontologia e do metodo utilizado para aanalise de sentimentos. Os graficos abaixo foram montados pelo sistemahttp://www.analisedesentimento.com.brfeito pelo Rafael Silva (no seu TCC na ULBRA).O sistema analisa varios sentimentos em textos extraidos da Web.Neste exemplo, comparei "Michel Temer" x "Lava Jato".O 1o grafico mostra o radar dos principais sentimentos encontrados nos textos que falavam do Michel Temer. Em vermelho, a pesquisa no dia 2 de junho de 2016 (em amarelo, a pesquisa anterior, de um dia antes). Neste proximo grafico, fica melhor visualizar a evolucao dos sentimentos.A seguir, o grafico para a pesquisa sobre "Lava Jato".E o grafico da mudanca temporal. O 4o Paradigma de Jim Gray, chamado de eScience, ve aCiencia como uma exploracao de dados, unificando teorias, experimentos esimulacoes. As ferramentas permitem analisar grandes volumes de dados,capturados por instrumentos e sensores ou gerados por simuladores, usandoprocessadores paralelos e estatistica, a fim de unificar teorias, explicarresultados de experimentos e simulacoes e ajudar na construcao de novosmodelos. Milhares de anos atras, a cienciaera empirica, descrevendo apenas fenomenos naturais. Este foi o 1o Paradigma.Por exemplo, o metodo da sangria era experimentacao pura, uma especie detentativa e erro (ou, faca e veja o que acontece). E isto durou ate a Renascenca e o Iluminismo. Hoje temos tecnologiaspara coleta de dados que incluem sensores, cameras e Internet das Coisas (IoT).Podemos armazenar dados nao estruturados como imagens, sons e textos.Ha poucas centenas de anos, ramos teoricossurgiram usando modelos e generalizacoes. Este foi o 2o Paradigma. Com ele,surgiram as leis da Fisica e outras equacoes e teorias que explicam osfenomenos observados e podem prever eventos futuros. Hoje temos tecnologiascomo BI e Data Mining que podem ajudar a encontrar padroes estatisticos emodelos matematicas de forma quase automatica. Softwares de predicao podemajudar a predizer eventos ou valores numericos usando modelos e equacoesmatematicas. Com o avanco dos computadores e dosoftware (por exemplo, processamento paralelo e inteligencia artificial), foipossivel elaborar teorias complexas e testa-las com simulacoes computacionais.Este e o 3o Paradigma. Imagine poder testar a divulgacao e a venda denovos produtos da seguinte forma: se fizermos um post no Facebook para 1000pessoas, se uns 20% compartilharem, se 2% dos que receberem a postagem compraremo produto, se 10%