Affectpt-BR e Polyglot : minerando textos para análise de sentimentos - Moura, Gabriel Cornelio (2023)
Com o advento das redes sociais, o aumento da quantidade de dados disponíveis trouxe a pesquisadores e estudiosos sobre o tema da análise de sentimentos diversos desafios. Considerando a importância social, política e econômica do tema, diversas ferramentas foram desenvolvidas direcionadas especificamente para a tarefa de identificar e definir a polaridade das sentenças provenientes de textos coletados da web. Contudo, o crescente número de métodos e técnicas de análise de polaridade traz consigo a dificuldade em identificar a ferramenta correta para determinado problema, tornando necessário comparar métodos e técnicas através de léxicos e bibliotecas. Dessa forma, o objetivo desse trabalho é comparar a eficiência e a eficácia de duas dessas ferramentas: o léxico AffectPT-br e a biblioteca Polyglot da linguagem Python. Os resultados expõem as diferenças entre as abordagens e comprovam, através da análise de diversos conjuntos de dados, que o léxico AffectPT-br é mais eficiente na tarefa de identificar corretamente a polaridade de sentenças em textos provenientes de redes sociais