SentiElection: análise de sentimento no twitter baseada em centralidade de palavras - Vilarinho, George Narita (2019)
As redes sociais,a exemplo doTwitter,são um fenômeno que atraíram rapidamente milhões de usuários ativos. O uso destas redes permite que diariamente sejam trocadas milhões de postagens referentes a uma innidade de tópicos. Toda esta pletora de textos tem motivado várias pesquisas na área de Processamento de Língua Natural, principalmente no tópico de análise de sentimento (AS) que busca extrair, analisar e quanticar a opinião do usuário sobre um determinado assunto. Devido ao alto custo envolvido no processo de extração e análise manual desses dados, diversos estudos têm focado na busca de soluções para a automatização dessa tarefa. Esta pesquisa propõe uma nova metodologia de AS sobre tweets baseada na Teoria de Grafos chamada SentiElection. Nossa hipótese é que textos positivos e textos negativos guardam, entre si, semelhanças no encadeamento de palavras. Calculamos essa importância através do uso de medidas de centralidade de vértices em grafos de palavras, sendo assim, a classe a qual determinado texto obtiver o maior valor de importância corresponderá a seu sentimento. O SentiElection é uma medida composta pelas medidas de centralidade de autovetor, Katz e PageRank. Em nossos experimentos o SentiElection apresentou resultados competitivos em relação a métodos tradicionais de AS, atingindo valores de acurácia e medida-F superiores a 70%. Além disso, nesses mesmos experimentos, o método aqui proposto obteve desempenho superior à técnica que o inspirou, a qual também faz uso de similaridade de grafos para a classicação de sentimentos