Ribeiro, António Rui TrigoBelfo, Fernando Paulo dos Santos RodriguesSeiça, Alcides de Almeida2020-03-022020-03-022019http://hdl.handle.net/10400.26/31553A crescente importância das redes sociais na nossa sociedade leva governos e instituições públicas a privilegiarem estas redes, não só, na comunicação com os seus cidadãos, mas também na perceção da opinião e grau de satisfação que os cidadãos têm sobre os serviços prestados. Recorrendo a técnicas de Text Mining, mais especificamente, de Análise de Sentimentos (Sentiment Analysis ou Opinion Mining), é possível extrair informação útil das redes sociais que permita a identificação e acompanhamento das opiniões dos cidadãos. O objetivo principal deste trabalho consiste na aplicação de técnicas de Análise de Sentimentos a um conjunto de posts publicados na rede social Twitter que expressem opiniões acerca do funcionamento geral das autoridades fiscais portuguesas, tendo em vista a apresentação de novos contributos para a melhoria da interação daqueles Serviços com os contribuintes. A fase de extração dos tweets correspondeu a um período de sete meses, entre agosto de 2018 e fevereiro de 2019. Como principais resultados destacamos a criação de uma nova abordagem bietápica para a Análise de Sentimentos designada de LexiNB e a criação de um algoritmo que permite automatizar o tratamento das opiniões dos utilizadores do Twitter, visando a evolução da organização para um estádio de comunicação bidirecional nas redes sociais.porAutoridade tributáriaText MiningAnálise de sentimentosLexiNBTwittermaster thesis202450589