Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos (2021)
- Authors:
- USP affiliated author: NOGIMA, GUILHERME BRUNASSI - EESC E ICMC
- School: EESC E ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; CLASSIFICAÇÃO
- Keywords: Análise de sentimento; Quantificação
- Language: Português
- Abstract: A quantificação é um procedimento que busca determinar como estão distribuídas as classes ou categorias em um conjunto de dados. Existem inúmeras aplicações reais, uma delas é na área de análise de sentimento, na qual, a partir de dados textuais e um classificador, é possível estimar o sentimento geral em relação a um tópico e determinar se há uma prevalência positiva ou negativa. Um dos métodos de quantificação mais conhecidos é o Classify and Count (CC), que realiza uma operação trivial de classificar os dados e contá-los. Diversos métodos mais sofisticados foram desenvolvidos, levando o CC a condição de um método pouco eficiente. Por outro lado, estudos recentes apresentaram novos resultados a favor de métodos CC de quantificação. Nesses estudos é demonstrado que um protocolo adequado para seleção de modelos e otimização de parâmetros orientado a métricas de quantificação, consegue tornar o CC competitivo em relação a outros métodos mais robustos. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é avaliar métodos CC de análise de sentimentos considerando um protocolo de otimização para quantificação. Em especial, foi apresentado um novo quantificador baseado no BERT, um modelo de representação de linguagem introduzido no ano de 2018 pelo time de pesquisadores do Google. Uma das motivações da proposta é avaliar uma estratégia que obtenha bons resultados tanto na classificação quanto na quantificação, permitindo reuso de modelos. Os resultados experimentais realizados em três conjuntos de benchmark mostraram que o modelo desenvolvido alcançou resultados relevantes, sendo que, em muitos casos, obteve, tanto em testes de quantificação, quanto em testes de classificação, a melhor performance quando comparado a outros classificadores.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2021
-
ABNT
NOGIMA, Guilherme Brunassi. Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Nogima, G. B. (2021). Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf -
NLM
Nogima GB. Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf -
Vancouver
Nogima GB. Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf
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