Análise de sentimentos: classificador para tweets sobre covid-19 e uma análise de um futuro classificador para comentários de pacientes de HIV - Improta, Gianpaolo Martins (2023)
Um problema enfrentado pelos órgãos de saúde pública é a adesão ao uso dos medicamentos para infecções sexualmente transmissíveis como o HIV, pois muitas vezes determinado medicamento pode causar efeitos colaterais muito fortes, o que faz que parte da população deixe de tomar o medicamento distribuído pelo sistema público de saúde. Neste trabalho foram desenvolvidos uma metodologia e um classificador capaz de realizar uma análise de sentimentos em comentários de pacientes sobre efeitos de medicamentos tomados para o tratamento e combate ao HIV em português. Foram determinados métodos de pré-processamento e a construção de um classificador baseado em rede neural, utilizando como fonte para o treinamento tweets em português e em inglês sobre COVID-19. Mesmo com uma maior complexidade da língua portuguesa em relação à língua inglesa, e com uma base de menor quantidade de linhas, foi possível atingir uma acurácia de 71,11% com o modelo treinado com base nos dados em português e uma acurácia de 83,01% com o modelo treinado com base nos dados em inglês. Este trabalho demonstra como técnicas de tratamento de texto, mesmo as mais básicas, podem ser utilizadas no pré processamento a fim de melhorar a acurácia de um classificador e são sugeridas formas de enriquecer os dados para se obter um melhor modelo