Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Franco, Francisco Dias |
| Orientador(a): |
Corrêa, Ulisses Brisolara |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pelotas
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/13585
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Resumo: |
A Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos consiste em examinar opiniões, sentimentos, avaliações, apreciações, atitudes e emoções das pessoas em relação a entidades e seus aspectos, expressas em diferentes formatos, como texto, imagem, áudio ou vídeo. As entidades podem ser, por exemplo, produtos e serviços, já os aspectos podem ser, por exemplo, preço e durabilidade de um produto ou serviço. Contudo, para realizar a Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos é necessá rio utilizar recursos chamados de Recursos Linguísticos, que são usados para apoiar pesquisas e aplicações, como Conjuntos de Dados e Bases de Conhecimento Lin guístico. No entanto, em Linguagens de Poucos Recursos, como é o caso do por tuguês brasileiro, ocorre uma carência de recursos. Devido à insuficiência recursos existe uma escassez de métodos confiáveis para Linguagens de Poucos Recursos. Este trabalho propõe um sistema de Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos, empregando ontologias de domínio e análise de dependência sintática. Utilizou-se a ontologia Hontology, responsável por armazenar conceitos, relações e instâncias no domínio das acomodações, para identificar os aspectos relacionados com o sistema hoteleiro. Já a análise de dependência sintática é utilizada para identificar termos opi nativos relacionados aos aspectos. Além disso, o estudo incorporou o uso de diversos léxicos de sentimento (por exemplo, AffectPT-br, EmoLex, LeIA, LIWC2007pt, Onto.PT, OpLexicon, Reli-Lex, SentiLex-PT, SentiWordNet-PT-BR, UNILEX, WordNetAffectBR), que são responsáveis por armazenar a polaridade das palavras, e o uso do Ensemble Lex, ensemble dos resultados dos quatro melhores léxicos. Os testes foram realizados visando verificar a viabilidade do uso de correção ortográfica (manual e através das bi bliotecas autocorrect, pyspellchecker e LanguageTool) e do uso da moda da união dos adjetivos que estavam relacionados com um aspecto. Os resultados demonstraram que o EnsembleLex superou os resultados obtidos pelos outros léxicos, alcançando um máximo de 0,461 para medida-f (macro) e 0,536 para medida-f (micro), usando reviews com anotações neutras quanto ao sentimento dirigido aos aspectos, a moda da união dos adjetivos e a biblioteca de correção ortográfica pyspellchecker. |
