http://wiki.a2r.ibict.br/index.php?action=history&feed=atom&title=Tweet_Sentiment_Visualization 2026-05-19T09:19:57Z Histórico de revisões para esta página neste wiki MediaWiki 1.27.7 http://wiki.a2r.ibict.br/index.php?title=Tweet_Sentiment_Visualization&diff=539&oldid=prev 2018-07-03T18:52:03Z

<p>Limpou toda a página</p> <table class="diff diff-contentalign-left" data-mw="interface"> <col class='diff-marker' /> <col class='diff-content' /> <col class='diff-marker' /> <col class='diff-content' /> <tr style='vertical-align: top;' lang='pt-BR'> <td colspan='2' style="background-color: white; color:black; text-align: center;">← Edição anterior</td> <td colspan='2' style="background-color: white; color:black; text-align: center;">Edição das 18h52min de 3 de julho de 2018</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >Linha 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Linha 1:</td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">A ferramenta [https://www.csc2.ncsu.edu/faculty/healey/tweet_viz/ Twitter Sentiment Visualization] extrai dados do Twitter por meio de palavras-chave para avaliação de sentimento. Isso significa que se trata de uma ferramenta de análise quanti e qualitativa que busca desvendara os aspectos emocionais dos textos coletados. </del></div></td><td colspan="2">&#160;</td></tr> <tr><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Para utilizar a ferramenta, não é preciso baixar nenhum programa, pois ele funciona totalmente online nos navegadores Firefox, Chrome, IE 9, Safari e Opera.</del></div></td><td colspan="2">&#160;</td></tr> </table>

Michelle Louise http://wiki.a2r.ibict.br/index.php?title=Tweet_Sentiment_Visualization&diff=507&oldid=prev 2018-07-03T03:43:05Z

<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left" data-mw="interface"> <col class='diff-marker' /> <col class='diff-content' /> <col class='diff-marker' /> <col class='diff-content' /> <tr style='vertical-align: top;' lang='pt-BR'> <td colspan='2' style="background-color: white; color:black; text-align: center;">← Edição anterior</td> <td colspan='2' style="background-color: white; color:black; text-align: center;">Edição das 03h43min de 3 de julho de 2018</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >Linha 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Linha 1:</td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>A ferramenta [https://www.csc2.ncsu.edu/faculty/healey/tweet_viz/ <del class="diffchange diffchange-inline">Tweet </del>Sentiment Visualization] extrai dados do Twitter por meio de palavras-chave para avaliação de sentimento. Isso significa que se trata de uma ferramenta de análise quanti e qualitativa que busca desvendara os aspectos emocionais dos textos coletados. &#160;</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>A ferramenta [https://www.csc2.ncsu.edu/faculty/healey/tweet_viz/ <ins class="diffchange diffchange-inline">Twitter </ins>Sentiment Visualization] extrai dados do Twitter por meio de palavras-chave para avaliação de sentimento. Isso significa que se trata de uma ferramenta de análise quanti e qualitativa que busca desvendara os aspectos emocionais dos textos coletados. &#160;</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Para utilizar a ferramenta, não é preciso baixar nenhum programa, pois ele funciona totalmente online nos navegadores Firefox, Chrome, IE 9, Safari e Opera.</div></td><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Para utilizar a ferramenta, não é preciso baixar nenhum programa, pois ele funciona totalmente online nos navegadores Firefox, Chrome, IE 9, Safari e Opera.</div></td></tr> </table>

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