Um framework para tratamento do léxico afetivo a partir de textos disponibilizados em um ambiente virtual de aprendizagem

Autores

  • Magalí Longhi UFRGS
  • Gustavo Simonato UFRGS
  • Patrícia Behar UFRGS
  • Magda Bercht UFRGS

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.15214

Palavras-chave:

Mineração de subjetividade, afetividade, ambientes virtuais de aprendizagem

Resumo

Os ambientes virtuais de ensino e aprendizagem considerados "sensíveis afetivamente" devem ser capazes de identificar aspectos afetivos dos participantes em interação. A maioria dos sistemas utiliza as tecnologias de computação afetiva para captar emoções a partir de informações fisiológica, comportamental, gestual e modulação da fala. Técnicas para análise de subjetividade vêm sendo desenvolvidas para classificar conteúdo emocional em textos. Este artigo apresenta o framework AWM (Affect Word Minig) para mineração de palavras com conotação afetiva e examina os resultados preliminares sobre o reconhecimento da afetividade em textos registrados no Fórum do ambiente virtual de aprendizagem (AVA) ROODA. 

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Publicado

2010-07-30

Como Citar

LONGHI, M.; SIMONATO, G.; BEHAR, P.; BERCHT, M. Um framework para tratamento do léxico afetivo a partir de textos disponibilizados em um ambiente virtual de aprendizagem. RENOTE, Porto Alegre, v. 8, n. 2, 2010. DOI: 10.22456/1679-1916.15214. Disponível em: https://www.seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/15214. Acesso em: 30 jun. 2022.