Análise de sentimentos em comentários de vídeos do YouTube utilizando aprendizagem de máquinas supervisionada

Alexandre Ribeiro Afonso; Cláudio Gottschalg Duque

doi:10.18225/ci.inf.v48i3.4315

Autores

Alexandre Ribeiro Afonso
Cláudio Gottschalg Duque

DOI:

https://doi.org/10.18225/ci.inf.v48i3.4315

Palavras-chave:

Análise de sentimentos, YouTube, Português brasileiro, Aprendizagem de máquinas

Resumo

O artigo descreve um conjunto de três experimentos em análise de sentimentos, especificamente, para comentários textuais em português brasileiro e para um vídeo do YouTube. Utiliza-se o pacote de mineração de dados Weka para filtragem e um classificador baseado em aprendizagem de máquinas supervisionada (SMO). Os experimentos diferenciam-se pelo corpus a classificar: o primeiro utiliza três classes de polaridade (positiva, negativa e neutra), o segundo e o terceiro experimentos trabalham com duas classes (negativa e não negativa). No terceiro experimento são selecionadas somente postagens que comentam uma entidade (referente) específica. Os resultados de Acurácia e Medida-F Média são consideravelmente melhores para os experimentos contendo duas classes. O terceiro experimento atinge valores em volta de 81% para as duas medidas citadas, e sugere que quanto mais entidades são comentadas nos discursos do corpus, mais difícil seria a classificação de polaridades.

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Biografia do Autor

Alexandre Ribeiro Afonso

Doutor em Ciência da Informação pela Universidade de Brasília (UnB) - Brasília, DF - Brasil. Membro do grupo de pesquisa Research Expert Group for Intelligent Information in Multimodal Environment using Natural language Technologies and Ontologies (R.E.G.I.I.M.E.N.T.O.).
Cláudio Gottschalg Duque

Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) - Belo Horizonte, MG - Brasil. Líder do grupo de pesquisa Research Expert Group for Intelligent Information in Multimodal Environment using Natural language Technologies and Ontologies (R.E.G.I.I.M.E.N.T.O.).

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