Definição
A análise de sentimentos é o processo de determinar o tom emocional (positivo, negativo, neutro) em dados de texto. É uma tarefa de PLN usada em monitoramento de mídias sociais, feedback de clientes e análise de mercado.
Propósito
O objetivo é entender a opinião pública, a satisfação do cliente e as tendências sociais automaticamente e em escala.
Importância
- Ajuda empresas a monitorar a reputação da marca.
- Apoia pesquisas em ciências políticas e sociais.
- Risco de classificação incorreta devido a sarcasmo ou ambiguidade.
- Relacionado a tarefas de classificação de texto.
Como Funciona
- Coletar e pré-processar dados de texto.
- Rotule os dados com categorias de sentimentos.
- Treine modelos de ML usando aprendizado supervisionado ou não supervisionado.
- Aplique modelos a novas entradas de texto.
- Agregue e analise tendências de sentimento.
Exemplos (mundo real)
- Análise de sentimento do Twitter durante as eleições.
- Avaliações da Amazon analisadas para melhoria do produto.
- Empresas financeiras monitoram o sentimento para previsões de ações.
Referências/Leituras Adicionais
- Pang & Lee. “Mineração de Opiniões e Análise de Sentimentos”. Fundamentos e Tendências em Recuperação de Informação.
- Jurafsky & Martin. Processamento de Fala e Linguagem.
- Transações IEEE em Computação Afetiva.
- Guia de Análise de Sentimentos
