Análise de sentimentos baseada em aspectos e atribuições de polaridade

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Kauer, Anderson Uilian
• Orientador(a): Moreira, Viviane Pereira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Textos : Análise; Mineracao : Dados; Emoções
• Palavras-chave em Inglês: Opinion mining; Sentiment analysis; Aspect extraction; Text classification
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/140910

Com a crescente expansão da Web, cada vez mais usuários compartilham suas opiniões sobre experiências vividas. Essas opiniões estão, na maioria das vezes, representadas sob a forma de texto não estruturado. A Análise de Sentimentos (ou Mineração de Opinião) é a área dedicada ao estudo computacional das opiniões e sentimentos expressos em textos, tipicamente classificando-os de acordo com a sua polaridade (i.e., como positivos ou negativos). Ao mesmo tempo em que sites de vendas e redes sociais tornam-se grandes fontes de opiniões, cresce a busca por ferramentas que, de forma automática, classifiquem as opiniões e identifiquem a qual aspecto da entidade avaliada elas se referem. Neste trabalho, propomos métodos direcionados a dois pontos fundamentais para o tratamento dessas opiniões: (i) análise de sentimentos baseada em aspectos e (ii) atribuição de polaridade. Para a análise de sentimentos baseada em aspectos, desenvolvemos um método que identifica expressões que mencionem aspectos e entidades em um texto, utilizando ferramentas de processamento de linguagem natural combinadas com algoritmos de aprendizagem de máquina. Para a atribuição de polaridade, desenvolvemos um método que utiliza 24 atributos extraídos a partir do ranking gerado por um motor de busca e para gerar modelos de aprendizagem de máquina. Além disso, o método não depende de recursos linguísticos e pode ser aplicado sobre dados com ruídos. Experimentos realizados sobre datasets reais demonstram que, em ambas as contribuições, conseguimos resultados próximos aos dos baselines mesmo com um número pequeno de atributos. Ainda, para a atribuição de polaridade, os resultados são comparáveis aos de métodos do estado da arte que utilizam técnicas mais complexas.