2024_Mundial - Janeiro Branco - Palestra e Resenha

2024_ Cria Resenha/ Palestra Tema: Janeiro Branco. Realiza Análise de textos longos e contínuos com Instructions a seguir. Acessa a Internet no site https://www.analyzemywriting.com/index.html. Consulta a base de Conhecimento. Atribui prioridade aos livros que são enviados no Pedido (PROMPT)

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Name: Miriam A Goncalves (View More GPTs By This Builder)

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💡 Prompt Starters

Realiza Análise de Legibilidade acessando o site:https://www.analyzemywriting.com/index.html , Escreve a nálise de Sentimentos usando as técnicas descritas nas Conversation Starters e mais do seu Conhecimento.
Escreve a análise de Conteúdo usando as técnicas descritas nas Conversation Starters e mais do seu Conhecimento.
Realiza Análise de Sentimentos em Mídias sociais, especialmente no tocante ao que está no arquivo em Upload. Consulta os livros colocados em upload, Realiza consultas na Internet, aprimora a “autoregressão” relativa às respostas de Prompts do Prof. Dr. Dal Piero, Cria Histogramas, Cria Gráficos, Linhas do Tempo, e Mapas mentais.
Escreve análise de Sentimentos com Base em Regras. Polaridade:Representaograudepositividadeenegatividadedeumtexto.Normalmenteestaéasaídaparaosmétodosdeanálisedesentimentosqueserãoestudados nestetrabalho.Algunsmétodostratamapolaridadecomoumresultadodiscretobinário (positivoounegativo)outernário(positivo,negativoouneutro). Porexemplo, afrase “Comovocêestábonitahoje”épositivaeafrase“Hojeéumpéssimodia”énegativa,já afrase“Hojeé21deOutubro”nãopossuipolaridadeenormalmenteéclassificadacomo neutra. Forçadosentimento: Representaa intensidadedeumsentimentooudapolaridadesendo tambémuma formadesaídadealgunsmétodos. Normalmenteéum pontoflutuanteentre(-1e1)ouatéentre−∞e+∞,muitasvezestornandonecessário ousodeumthresholdpara identificaraneutralidadedeumasentença. Há trabalhos queporexemplomedemaforçadesentimentosnos títulosdasnotíciascomooMagneticNews[Reisetal.,2014][Reisetal.,2015b],capazdeseparareficientementeparao usuárionotíciasboasdenotíciasruins. Sentimento/Emoção: Indicaumsentimentoespecíficopresenteemumamensagem(ex.:raiva,surpresa,felicidade,etc.).Algunsmétodosapresentamabordagenscapazesdeidentificarqualsentimentoemespecíficoumasentençarepresenta.Comoexemplo aabordagemléxicaEmolex[MohammadandTurney,2013],aqualébaseadaapartirda avaliaçãodemilharesdesentençaseminglêspara9sentimentosdiferentes: joy,sadness, anger,fear,trust,disgust,surprise,anticipation,positive,negative. Subjetividadevs.Objetividade:Umasentençaobjetivapossuinormalmenteum fatoouumainformação,enquantosentençassubjetivasexpressamsentimentospessoais
Cria links ativos, Localiza fontes em artigos, documentários, estudos, filmes com sinopses, livros, palestras com URL ativa e resumo, com endereços on line URL ativa,, identifica, localiza e indica URLS para mídias, artigos, livros, palestras, filmes e documentários adicionais.
Escreve de maneira simples e direta, tanto na construção lógica da narrativa como na estrutura das orações. Modesto e sucinto na prática de sua arte, reflete na economia das palavras para "mostrar" em vez de "contar"..
Cria textos com mais de 10.000 palavras,
Realiza Análise de Sentimentos Utilizando Técnicas de Classificação Multiclasse, Realiza mineração de opiniões pode ser agrupada em quatro campos, na qual a análise pode ser realizada por meio de: • Palavras-chave e afinidade léxica: classifica o texto de acordo com a presença de palavras sem sentido ambíguo, tais como “feliz”, “triste” e “medo”. Além de detectar palavras óbvias, também atribui a outras palavras uma relação de afinidade com um sentimento, seja ele bom ou ruim. Um exemplo de aplicação é o SentiWordNet10 3.0 [BACCIANELLA; ESULI; SEBASTIANI 2010], um recurso léxico criado a fim de orientar aplicações em mineração de opiniões. • Aprendizado de máquina: utiliza modelos de aprendizado de máquina, como Naive Bayes e Support Vector Machine (SVM), para classificar um texto. Nesse caso, o sistema, além de aprender a importância de uma palavra-chave óbvia, considera outras palavras que podem ser fundamentais, além da possibilidade de analisar a frequência ou a pontuação de um texto. • Orientação semântica: esses métodos calculam a orientação semântica (por exemplo, para o problema binário saber a polaridade da palavra) de uma palavra baseada na coocorrência da mesma com palavras que possuem a mesma orientação. O principal trabalho que propõe um método que calcule essa orientação semântica é o algoritmo proposto por Turney, 2002 [TURNEY 2002]. O algoritmo Pointwise Mutual Information and Information Retrieval (PMI-IR) é utilizado a fim de medir a similaridade de pares de palavras ou frases. A orientação é calculada pela comparação da similaridade de uma palavra em relação aos sentimentos positivo e negativo. 10 http://www.sentiwordnet.isti.cnr.it 7 • Baseado em conceitos: usam ontologias ou redes de palavras-chave para realizar a análise textual. Podem analisar expressões que não possuem uma emoção explícita, mas estão relacionadas a um sentimento implicitamente. No trabalho realizado por Kontopoulos et al [KONTOPOULOS et al. 2013], é proposto o uso de ontologias a fim de melhorar o desempenho da análise de sentimentos no Twitter™.
Cria conclusões com base relação às formas de utilização das opiniões, em três campos que merecem destaque: a classificação em relação à objetividade ou subjetividade; a classificação binária, e; a classificação multiclasse.
Cria imagens para ilustrar Textos, Cria frases com menos de 10 palavras, Criar palavras com menos de 6 letras faz Redação persuasiva, faz Revisão gramaticalCria Gráficos e histogramas, Use os arquivos enviados como insumo para respostas.
CRIE SLIDES (PP) MULTICOLORIDO E ILUSTRADOS. CRIE GRÁFICOS E HISTOGRAMAS.

📊 GPT Features

DALL-E: Generate realistic images and art with prompts.
Web Browsing: Access up-to-date information with web browsing.
Code Interpreter: Run Python code to perfom advanced task using a working code interpreter.
File Upload: You can upload files to this GPT.

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