Aprendizado de máquina aplicado à análise de sentimentos

Abstract

A inteligência artificial tem se destacado como a grande protagonista da revolução tecnológica, moldando a forma como as pessoas vivem, uma vez que possibilita a análise de grandes volumes de dados e a realização de diversas tarefas, como a análise de sentimentos. A análise de sentimentos é uma atividade que envolve a identificação dos sentimentos expressos em determinados textos, categorizando-os como positivos, negativos ou neutros. Esse processo implica no tratamento computacional das opiniões contidas nos textos. Atualmente, diversos estudos se concentram nessa área, porém a análise de sentimentos ainda está evoluindo e continuará a demandar pesquisas para aprimorar a precisão e a compreensão da comunicação humana. Diante disso, neste trabalho, foram abordados os principais métodos e processos empregados para realizar a análise de sentimentos em críticas de filmes, com o objetivo de identificar se os sentimentos presentes nos comentários sobre os filmes são positivos ou negativos e assim validar a eficiência dos classificadores. Foi utilizado o aprendizado de máquina para treinar três tipos diferentes de algoritmos, permitindo que eles aprendam padrões relevantes capazes de identificar os sentimentos presentes nos comentários de filmes. Foi utilizada uma base de dados contendo aproximadamente 50 mil dados, todos eles rotulados, uma vez que se trata de um processo de aprendizado supervisionado. Além disso, técnicas de validação e processamento de texto foram aplicadas para garantir uma eficácia aprimorada dos algoritmos, visando determinar quais são mais adequadas para a tarefa de classificação de emoções. Após terem sido treinados e testados com a base de dados, os modelos desenvolvidos foram submetidos a avaliações adicionais, nas quais novos comentários foram utilizados para testar seu desempenho e capacidade de generalização. Contudo, os três modelos alcançaram acurácias que ficaram entre 73% e 77% nos testes realizados com os dados da base de dados. Enquanto na tarefa de classificar novas frases, os algoritmos conseguiram acertar todas os novos comentários submetidos. De acordo com esses resultados, a efetividade das técnicas de processamento de texto e aprendizado de máquina foram comprovadas, mas ainda precisam ser aprimoradas, visto que estamos em constante evolução.