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CECI, Flavio. Um Modelo Baseado em Casos e Ontologia para Apoio a Tarefa Intensiva em Conhecimento de Classificação com Foco na Análise de Sentimento. Tese, 2015.

O uso de informações externas às organizações, presentes nas redes sociais, pode auxiliar no processo de compra de um produto por parte de um cliente a partir da leitura de revisões ou blogs especializados. A classificação de texto, mais precisamente, a análise de sentimento, auxilia na definição da imagem de um produto ou na identificação do sentimento de uma sentença como positiva ou negativa. Neste trabalho propõe-se um modelo que combina ontologia de domínio com técnicas de processamento de linguagem natural para a identificação do sentimento agregado a determinada sentença, buscando apresentar uma explicação para tal polarização. Utiliza-se ainda o raciocínio baseado em casos para que seja possível aprender com os raciocínios (polarizações) passados, visando reutilizá-los em novas classificações. Também foram elaboradas etapas para tratamento de negação, adequação do léxico de sentimento para um domínio e adaptação da classificação de termos ambíguos baseados em classificações passadas. Foram desenvolvidos testes em dois domínios distintos, câmeras digitais e filmes, para justificar a evolução do modelo até se chegar à proposta final. Pôde-se observar que a acurácia obtida pelo modelo é superior à obtida através de abordagens estatísticas tradicionais. Esses resultados demonstram que o modelo da tese contribui para a área de análise de sentimento, tanto no nível da acurácia quanto pela possibilidade de apresentar o caminho percorrido para se chegar a determinada.

 

Link para download: Flavio Ceci

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