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No contexto da Web Social, compreender de forma automática a opinião ou emoções das pessoas sobre algum tema, serviço ou produto tem sido um fator essencial para a tomada de decisões. Para as organizações, analisar os sentimentos das pessoas por meio das mídias sociais significa ampliar as fontes de opinião, tornar mais barata a coleta dos dados e reduzir o tempo de processamento da informação. O objetivo deste trabalho é comparar técnicas de mineração de opinião para possibilitar a análise de emoções em tweets. Os tweets utilizados no estudo estão relacionados à temática de cortes de orçamentos da educação ocorridos no Brasil em 2019.  O melhor resultado indica uma acurácia de 87,6% no reconhecimento de emoções dos dados coletados.