Biblioteca da Escola de Ciência da Informação
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Referência:
GUIMARÃES, Lucas Marques Sathler; MEIRELES, Magali Rezende Gouvêa; ALMEIDA, Paulo Eduardo Maciel de. Avaliação das etapas de préprocessamento e de treinamento em algoritmos de classificação de textos no contexto da recuperação da informação. Perspectivas em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 24, n. 1, p.169-190, jan./mar 2019

Descritor(es):
CLASSIFICAÇÃO; PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NATURAL; RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; REDES NEURAIS ARTIFICIAIS; TREINAMENTO

Resumo:
A quantidade de dados não estruturados cresce com a popularização da Internet. Textos em linguagem natural representam um conjunto relevante e significativo para análise e produção de conhecimento. Este trabalho propõe uma análise quantitativa das etapas de préprocessamento e de treinamento de um classificador de textos, que utiliza os sentimentos expressos pelos usuários como atributo. Para realização dos experimentos, foram utilizadas Redes Neurais Artificiais, como algoritmo classificador, e textos provenientes dos sites Amazon, IMDB e Yelp. A base textual permite análise da expressão de sentimentos positivos e negativos dos usuários em avaliações de produtos e serviços em textos não estruturados. Foram realizados dois processos distintos de pré-processamento e diferentes treinamentos das Redes Neurais Artificiais para classificação do conjunto textual. Os resultados confirmam, quantitativamente, a importância das etapas de préprocessamento e de treinamento do classificador, evidenciando a importância do vocabulário selecionado para a representação do texto e para a classificação. As técnicas de classificação disponíveis alcançam resultados satisfatórios. No entanto, mesmo utilizando-se dois processos distintos de pré-processamento e identificandose o melhor processo de treinamento, não foi possível eliminar, totalmente, as dificuldades de aprendizado e compreensão do modelo para as classificações de sentimentos que envolviam características subjetivas da expressão do sentimento humano.

Endereço eletrônico:
. Acessado em: . Acesso em: 14, out 2019