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

Autores/as

  • Alexandre Ribeiro Afonso
  • Cláudio Gottschalg Duque

DOI:

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

Palabras clave:

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

Resumen

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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Biografía del autor/a

  • 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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Publicado

18/10/2019

Número

Sección

Artículos