Clustering multilingual aspect phrases for sentiment analysis

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Pessutto, Lucas Rafael Costella
• Orientador(a): Moreira, Viviane Pereira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Linguística computacional; Aspectos Cognitivos
• Palavras-chave em Inglês: Aspect-based sentiment analysis; Multilingual aspect clustering; Unsupervised learning; Word embeddings
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/189069

A pesquisa em análise de sentimentos obteve um significante desenvolvimento nos últimos anos motivado pela crescente disponibilidade de comentários opinativos sobre produtos. Mais especificamente, tem havido um crescente interesse em análise de sentimentos baseada em aspectos, cujo objetivo principal consiste em extrair, agrupar e avaliar a opinião global em relação às características da entidade que está sendo avaliada. As técnicas existentes para extração de aspectos podem produzir uma quantidade excessiva de aspectos – muitos destes relacionados a uma mesma característica do produto. Este problema é agravado quando os comentários estão escritos em muitos idiomas. Este trabalho aborda a tarefa de agrupamento de aspectos multilíngues, que consiste em criar grupos de aspectos semanticamente relacionados, extraídos de comentários escritos em diversos idiomas. Este trabalho propõe uma técnica não supervisionada para esta tarefa. Ela baseia-se na informação contextual advinda dos aspectos, que é representada através de word embeddings. Esta representação aliada a uma medida de similaridade (Word Mover’s Distance) permitiu realizar o agrupamento de aspectos relacionados, utilizando o algoritmo k-means. A contribuição deste trabalho inclui as técnicas para resolver este problema juntamente com os testes realizados em comentários escritos em cinco idiomas. Os experimentos mostraram que a técnica não supervisionada de agrupamento alcança resultados que superam um baseline semi-supervisionado.