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Uma abordagem não supervisionada para classificação de opinião usando o recurso léxico SentiWordNet

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Previous issue date: 2011 / Mineração de Opinião, também chamada de Análise de Sentimento, explora o estudo computacional de opiniões, sentimentos e emoções expressadas em fontes como textos não estruturados. Com a crescente popularidade e disponibilidade de recursos para se veicular opiniões na Web, os internautas passaram a ser não só um mero consumidor de um produto já pronto, mas também um gerador de conteúdo na Web. A classificação de sentimento tem o desafio de automatizar a análise de opiniões na Web, a fim de colaborar na forma como as pessoas podem, fazem e usam ativamente as tecnologias de informação para buscar e compreender as opiniões dos outros. Diversas pesquisas têm explorado métodos supervisionados e não supervisionados para classificação de sentimento que abrangem técnicas de processamento de linguagem natural, recuperação da informação e recursos léxicos. Este trabalho propõe o uso do recurso Léxico SentiWordNet, com um método não supervisionado, que realiza a seleção de termos unigrama nas classes gramaticais adjetivo, advérbio, substantivo e verbo, para classificar a polaridade, se negativa, positiva ou neutra, de termos e documentos. A fim de avaliar o desempenho do método, experimentos foram realizados em duas bases de dados, que abrangem comentários extraídos do Amazon.com e citações em artigos científicos. Os resultados obtidos experimentalmente mostraram que o SentiWordNet atingiu uma média de 76% para o total de termos distintos extraídos, a maior taxa de acerto global foi 58% para a base de documentos do Amazon.com e 18.83% para a base de artigos científicos

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/1414
Date31 January 2011
CreatorsCAVALCANTI, Diana Cabral
ContributorsPRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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