Com o avanço da Internet pelo mundo, as pessoas passaram a interagir cada vez mais com a Web, principalmente após o surgimento das redes sociais, criando conteúdo que pode ser explorado de diversas formas. Esse aumento de usuários tem sido global, ou seja, pessoas de diversos países passaram a produzir textos de diversos idiomas. Esses textos compõem um rico conteúdo para Análise de Sentimentos Multilíngue. A maior parte dos trabalhos da área se foca em Mineração de Opinião, analisando o sentimento através da polaridade. Outro tipo de sentimento que tem atraído atenção é a emoção, embora não seja amplamente explorada a Análise de Sentimentos Multilíngue usando emoção. Este trabalho utiliza técnicas geralmente usadas para Mineração de Opinião e polaridade para Análise de Sentimentos Multilíngues usando emoção. O objetivo deste trabalho é comparar diferentes combinações de aprendizado de máquina supervisionado e tradução automática para criar corpora em diferentes idiomas a partir de corpora anotados já existentes. As duas formas de utilizar as traduções comparadas são: criando classificadores de emoção separados por idiomas, chamados monolíngues, e criando um classificador composto do idioma original e das traduções, chamado multilíngue. É feito ainda um experimento cruzando dois corpora, visando avaliar o uso da tradução de um corpus com os textos originais do outro. Os resultados dos experimentos mostram não apenas o sucesso de analisar emoção usando aprendizado supervisionado e tradução automática, mas que o classificador multilíngue supera os classificadores monolíngues. O experimento cruzando os corpora mostra que para algumas emoções os corpora estão alinhados, mas que para outras é preciso que haja maior similaridade nos textos. / With the growth of the Internet around the world, people began to interact more and more with the Web, especially after the emergence of social networks, creating content that can be exploited in several ways. This increase in the number of users has been global, that is, people from different countries started producing texts in several languages. These texts comprise a rich content for Multilingual Sentiment Analysis. Most of the work in the area focus in Opinion Mining, analyzing the feeling through polarity. Another type of feeling that has attracted attention is emotion, although not extensively explored in Multilingual Sentiment Analysis. This work uses techniques commonly used for Opinion Mining and polarity for Multilingual Sentiment Analysis using emotion. The objective of this study is to compare different combinations of supervised machine learning and automatic translation to create corpora in different languages from existing annotated corpora. The two ways to use the translations compared are: creating emotion classifiers separated by languages, called monolingual, and creating a composed classifier, with the original language and it’s translations, called multilingual. An experiment crossing the two corpora used is made, to evaluate the use of the translation of one corpus with the original texts of the other. The results of the experiments show not only the success of analysing emotion using supervised machine learning and automatic translation, but that the multilingual classifier exceeds the monolingual classifiers. The experiment crossing the corpora shows that to some emotions the corpora are aligned, but for others there needs to be greater similarity in the texts.

Com o avanço da Internet pelo mundo, as pessoas passaram a interagir cada vez mais com a Web, principalmente após o surgimento das redes sociais, criando conteúdo que pode ser explorado de diversas formas. Esse aumento de usuários tem sido global, ou seja, pessoas de diversos países passaram a produzir textos de diversos idiomas. Esses textos compõem um rico conteúdo para Análise de Sentimentos Multilíngue. A maior parte dos trabalhos da área se foca em Mineração de Opinião, analisando o sentimento através da polaridade. Outro tipo de sentimento que tem atraído atenção é a emoção, embora não seja amplamente explorada a Análise de Sentimentos Multilíngue usando emoção. Este trabalho utiliza técnicas geralmente usadas para Mineração de Opinião e polaridade para Análise de Sentimentos Multilíngues usando emoção. O objetivo deste trabalho é comparar diferentes combinações de aprendizado de máquina supervisionado e tradução automática para criar corpora em diferentes idiomas a partir de corpora anotados já existentes. As duas formas de utilizar as traduções comparadas são: criando classificadores de emoção separados por idiomas, chamados monolíngues, e criando um classificador composto do idioma original e das traduções, chamado multilíngue. É feito ainda um experimento cruzando dois corpora, visando avaliar o uso da tradução de um corpus com os textos originais do outro. Os resultados dos experimentos mostram não apenas o sucesso de analisar emoção usando aprendizado supervisionado e tradução automática, mas que o classificador multilíngue supera os classificadores monolíngues. O experimento cruzando os corpora mostra que para algumas emoções os corpora estão alinhados, mas que para outras é preciso que haja maior similaridade nos textos. / With the growth of the Internet around the world, people began to interact more and more with the Web, especially after the emergence of social networks, creating content that can be exploited in several ways. This increase in the number of users has been global, that is, people from different countries started producing texts in several languages. These texts comprise a rich content for Multilingual Sentiment Analysis. Most of the work in the area focus in Opinion Mining, analyzing the feeling through polarity. Another type of feeling that has attracted attention is emotion, although not extensively explored in Multilingual Sentiment Analysis. This work uses techniques commonly used for Opinion Mining and polarity for Multilingual Sentiment Analysis using emotion. The objective of this study is to compare different combinations of supervised machine learning and automatic translation to create corpora in different languages from existing annotated corpora. The two ways to use the translations compared are: creating emotion classifiers separated by languages, called monolingual, and creating a composed classifier, with the original language and it’s translations, called multilingual. An experiment crossing the two corpora used is made, to evaluate the use of the translation of one corpus with the original texts of the other. The results of the experiments show not only the success of analysing emotion using supervised machine learning and automatic translation, but that the multilingual classifier exceeds the monolingual classifiers. The experiment crossing the corpora shows that to some emotions the corpora are aligned, but for others there needs to be greater similarity in the texts.

Com o avanço da Internet pelo mundo, as pessoas passaram a interagir cada vez mais com a Web, principalmente após o surgimento das redes sociais, criando conteúdo que pode ser explorado de diversas formas. Esse aumento de usuários tem sido global, ou seja, pessoas de diversos países passaram a produzir textos de diversos idiomas. Esses textos compõem um rico conteúdo para Análise de Sentimentos Multilíngue. A maior parte dos trabalhos da área se foca em Mineração de Opinião, analisando o sentimento através da polaridade. Outro tipo de sentimento que tem atraído atenção é a emoção, embora não seja amplamente explorada a Análise de Sentimentos Multilíngue usando emoção. Este trabalho utiliza técnicas geralmente usadas para Mineração de Opinião e polaridade para Análise de Sentimentos Multilíngues usando emoção. O objetivo deste trabalho é comparar diferentes combinações de aprendizado de máquina supervisionado e tradução automática para criar corpora em diferentes idiomas a partir de corpora anotados já existentes. As duas formas de utilizar as traduções comparadas são: criando classificadores de emoção separados por idiomas, chamados monolíngues, e criando um classificador composto do idioma original e das traduções, chamado multilíngue. É feito ainda um experimento cruzando dois corpora, visando avaliar o uso da tradução de um corpus com os textos originais do outro. Os resultados dos experimentos mostram não apenas o sucesso de analisar emoção usando aprendizado supervisionado e tradução automática, mas que o classificador multilíngue supera os classificadores monolíngues. O experimento cruzando os corpora mostra que para algumas emoções os corpora estão alinhados, mas que para outras é preciso que haja maior similaridade nos textos. / With the growth of the Internet around the world, people began to interact more and more with the Web, especially after the emergence of social networks, creating content that can be exploited in several ways. This increase in the number of users has been global, that is, people from different countries started producing texts in several languages. These texts comprise a rich content for Multilingual Sentiment Analysis. Most of the work in the area focus in Opinion Mining, analyzing the feeling through polarity. Another type of feeling that has attracted attention is emotion, although not extensively explored in Multilingual Sentiment Analysis. This work uses techniques commonly used for Opinion Mining and polarity for Multilingual Sentiment Analysis using emotion. The objective of this study is to compare different combinations of supervised machine learning and automatic translation to create corpora in different languages from existing annotated corpora. The two ways to use the translations compared are: creating emotion classifiers separated by languages, called monolingual, and creating a composed classifier, with the original language and it’s translations, called multilingual. An experiment crossing the two corpora used is made, to evaluate the use of the translation of one corpus with the original texts of the other. The results of the experiments show not only the success of analysing emotion using supervised machine learning and automatic translation, but that the multilingual classifier exceeds the monolingual classifiers. The experiment crossing the corpora shows that to some emotions the corpora are aligned, but for others there needs to be greater similarity in the texts.