Análise de sentimento para textos curtos

Resumo

Um grande número de mensagens curtas informais são postadas diariamente em redes sociais, fórums de discussão e pesquisas de satisfação. Emoções parecem ser importantes de forma frequente nesses textos. O desafio de identificar e entender a emoção presente nesse tipo de comunicação é importante para distinguir o sentimento presente no texto e também para identificar comportamentos anômalos e inapropriados, eventualmente oferecendo algum tipo de risco. Este trabalho propõe a implementação de uma solução para a análise de sentimento de textos curtos baseada em aprendizado por máquina. Utilizando técnicas de aprendizado supervisionado, é desejado discernir se uma mensagem possui sentimento positivo, neutro ou negativo. As mensagens a serem analisadas serão pesquisas de satisfação de serviços de TI. Foram utilizados nas análises dois modelos, o primeiro modelo onde apenas o campo de texto livre "Comentário" foi considerado e o segundo modelo, onde além do campo de texto livre "Comentário", foram consideradas, adicionalmente, duas perguntas objetivas da pesquisa de satisfação. Os resultados obtidos indicam que as técnicas utilizadas de aprendizado por máquina, não ficam atrás dos resultados produzidos por aprendizado humano. A acurácia obtida foi de até 86,8% de acerto para um modelo de três classes: "elogio", "neutro" e "reclamação". A acurácia foi significativamente superior, alcançando até 94,5% em um modelo alternativo, de apenas duas classes: "elogio" e "não-elogio".

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2017

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Não informado

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/18177

Temas

Modelagem EconômicaTecnologiaDados

Palavras-chave

Mineração de dadosProcessamento da linguagem naturalAprendizado do computadorAnálise de SentimentosTecnologiaMineração de dados (Computação)Processamento da linguagem natural (Computação)Modelagem de dados