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Previous issue date: 2013 / Nenhuma / A área de Mineração de Opiniões e Análise de Sentimentos surgiu da necessidade de processamento automatizado de informações textuais referentes a opiniões postadas na web. Como principal motivação está o constante crescimento do volume desse tipo de informação, proporcionado pelas tecnologia trazidas pela Web 2.0, que torna inviável o acompanhamento e análise dessas opiniões úteis tanto para usuários com pretensão de compra de novos produtos quanto para empresas para a identificação de demanda de mercado. Atualmente, a maioria dos estudos em Mineração de Opiniões e Análise de Sentimentos que fazem o uso de mineração de dados se voltam para o desenvolvimentos de técnicas que procuram uma melhor representação do conhecimento e acabam utilizando técnicas de classificação comumente aplicadas, não explorando outras que apresentam bons resultados em outros problemas. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo uma investigação empírica e comparativa da aplicação do modelo clássico de Redes Neurais Artificiais (RNAs), o multilayer perceptron , no problema de Mineração de Opiniões e Análise de Sentimentos. Para isso, bases de dados de opiniões são definidas e técnicas de representação de conhecimento textual são aplicadas sobre essas objetivando uma igual representação dos textos para os classificadores através de unigramas. A partir dessa reresentação, os classificadores Support Vector Machines (SVM), Naïve Bayes (NB) e RNAs são aplicados considerandos três diferentes contextos de base de dados: (i) bases de dados balanceadas, (ii) bases com diferentes níveis de desbalanceamento e (iii) bases em que a técnica para o tratamento do desbalanceamento undersampling randômico é aplicada. A investigação do contexto desbalanceado e de outros originados dele se mostra relevante uma vez que bases de opiniões disponíveis na web normalmente apresentam mais opiniões positivas do que negativas. Para a avaliação dos classificadores são utilizadas métricas tanto para a mensuração de desempenho de classificação quanto para a de tempo de execução. Os resultados obtidos sobre o contexto balanceado indicam que as RNAs conseguem superar significativamente os resultados dos demais classificadores e, apesar de apresentarem um grande custo computacional para treinamento, proporcionam tempos de classificação significantemente inferiores aos do classificador que apresentou os resultados de classificação mais próximos aos dos resultados das RNAs. Já para o contexto desbalanceado, as RNAs se mostram sensíveis ao aumento de ruído na representação dos dados e ao aumento do desbalanceamento, se destacando nestes experimentos, o classificador NB. Com a aplicação de undersampling as RNAs conseguem ser equivalentes aos demais classificadores apresentando resultados competitivos. Porém, podem não ser o classificador mais adequado de se adotar nesse contexto quando considerados os tempos de treinamento e classificação, e também a diferença pouco expressiva de acerto de classificação. / The area of Opinion Mining and Sentiment Analysis emerges from the need for automated processing of textual information about reviews posted in the web. The main motivation of this area is the constant volume growth of such information, provided by the technologies brought by Web 2.0, that makes impossible the monitoring and analysis of these reviews that are useful for users, who desire to purchase new products, and for companies to identify market demand as well. Currently, the most studies of Opinion Mining and Sentiment Analysis that make use of data mining aims to the development of techniques that seek a better knowledge representation and using classification techniques commonly applied and they not explore others classifiers that work well in other problems. Thus, this work aims a comparative empirical research of the ap-plication of the classical model of Artificial Neural Networks (ANN), the multilayer perceptron, in the Opinion Mining and Sentiment Analysis problem. For this, reviews datasets are defined and techniques for textual knowledge representation applied to these aiming an equal texts rep-resentation for the classifiers. From this representation, the classifiers Support Vector Machines (SVM), Naïve Bayes (NB) and ANN are applied considering three data context: (i) balanced datasets, (ii) datasets with different unbalanced ratio and (iii) datasets with the application of random undersampling technique for the unbalanced handling. The unbalanced context inves-tigation and of others originated from it becomes relevant once datasets available in the web ordinarily contain more positive opinions than negative. For the classifiers evaluation, metrics both for the classification perform and for run time are used. The results obtained in the bal-anced context indicate that ANN outperformed significantly the others classifiers and, although it has a large computation cost for the training fase, the ANN classifier provides classification time (real-time) significantly less than the classifier that obtained the results closer than ANN. For the unbalanced context, the ANN are sensitive to the growth of noise representation and the unbalanced growth while the NB classifier stood out. With the undersampling application, the ANN classifier is equivalent to the others classifiers attaining competitive results. However, it can not be the most appropriate classifier to this context when the training and classification time and its little advantage of classification accuracy are considered.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/3411 |
| Date | 26 March 2013 |
| Creators | Moraes, Rodrigo de |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/4658545839496086, Valiati, João Francisco |
| Publisher | Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Unisinos, Brasil, Escola da Indústria Criativa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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