Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/699
Título: Abordagem híbrida e independente de domínio para extração de aspectos na análise de sentimentos
Autor: Lins, André Lucas Machado
Endereco Lattes do autor: http://lattes.cnpq.br/3233947254235611
Orientador: Lima, Rinaldo
Endereco Lattes do orientador : http://lattes.cnpq.br/7645118086647340
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação);Emoções;Semântica
Data do documento: 2018
Citação: LINS, André Lucas Machado. Abordagem híbrida e independente de domínio para extração de aspectos na análise de sentimentos. 2018. 64 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2018.
Abstract: Opinions are central in most of the human activities and are keys of influence to our behaviors. Our beliefs, perception of reality and our choices are in a considerable degree, influenced by how people see and evaluate the world. In view of this statement theSentimentAnalysis(SA)hasbeengrowingconstantly,thepossibilityofunderstand people’sfeelingsandopinionsaboutcertainsubjectsgetseveryoneexcited.Sentiment Analysisisthecomputationalstudyofpeople’sopinions,attitudesandemotionsabout some entity. The literature about Sentiment Analysis is pretty wide, having too many ways of execute such tasks. A variation of SA called Aspect based Sentiment Analysis (ABSA) has been receiving researchers attention. In this approach feelings are identified in relation to sentence aspects, in order to discern those that are treated in eachsentenceordocument.ABSAisdividedinthreemajortaskswhicharetheextraction,classificationandaggregationoftheaspect,havingaspectextractionasthemost complextask.There’sseveralapproachestosolvetheaspectextractiontask,although manyoftheseapproachesaredomaindependent,makingdifficulttoreplicatetheseapproaches to domains that does not have the same features. Therefore, this work aims topurposeadomainindependenthybridmethodtoaspectsextraction,thatconsistsin fourmajorsteps.Thefirstoneidentifyallthepossibleaspectsoutofsemanticrulesfor eachsentence.Afterthisstep,willbegeneratedalexicalofallthesentenceshavingthe aspectsandmostrelevantfeelings.Inthefollowstepismadethepruningofpossibleaspectsusingsemanticrulesthroughthelexicalofaspectsandfeelingsmadepreviously. Lastly,ismadeaselectionamongtheremainingaspectsbyadynamicthreshold.This purpose was evaluated in the Semeval’s dataset, containing opinions about several aspects related to restaurants and laptops, using the most adopted evaluation metrics in literature. The experimental results imply that the proposed method is competitive when it’s compared to many other methods dependents and independents of state of art domain.
Resumo: As opiniões são centrais a quase todas as atividades humanas e são chaves influenciadoras do nosso comportamento. Nossas crenças e percepções da realidade, e as escolhas que fazemos, são em grau considerável, condicionadas a como os outros veem e avaliam o mundo. Tendo em vista esta afirmação a área da Análise de Sentimentos ou Mineração de Opinião vem crescendo constantemente, a possibilidade de entender os sentimentos e opiniões que pessoas expressam sobre determinados assuntos enchem os olhos de todos. A Análise de Sentimentos(AS) é o estudo computacionaldasopiniões,atitudeseemoçõesdaspessoasemrelaçãoaumaentidade. A literatura sobre Análise de Sentimentos é bastante vasta, existindo inúmeras variações de como realizar essa tarefa. Uma dessas variações da AS que vem recebendo bastanteatençãodospesquisadoresnosúltimosanoséaAnálisedeSentimentosbaseada em Aspectos(ASBA). Nessa abordagem os sentimentos são identificados em relação a aspectos de sentenças, a fim de discernir os tópicos que são tratados em cada sentença ou documento. A ASBA é dividida em três grandes tarefas que são a extração,classificaçãoeagregaçãodoaspecto,sendoaextraçãodoaspectocomoa tarefa mais complexa. Existem muitas abordagens para resolver a tarefa da extração de aspecto para ASBA, porém muitas dessas são abordagens dependentes de um domínio, o que dificulta replicar estas abordagens para outros domínios que não possuam as mesmas características. Logo, este trabalho visa propor um método híbrido e independente de domínio para extração de aspectos para ASBA, que consiste em quatro grandes etapas. A primeira identifica todos os aspectos candidatos a partir de regrassemânticasparacadasentença.Apósissoégeradoumléxicodetodasassentenças contendo os aspectos e sentimentos mais relevantes. Então segue-se a poda dos aspectos candidatos utilizando regras semânticas através do léxico de aspectos e sentimentos criados e, por último, é feita a seleção dos aspectos restantes através de um limiar dinâmico. Essa proposta foi avaliada nas bases de dados do Semeval 2016, contendo opiniões sobre vários aspectos relacionados com restaurantes e laptops, utilizando as métricas de avaliação mais utilizadas na literatura. Os resultados experimentais obtidos sugerem que o método proposto é competitivo quando comparado a vários outros métodos dependentes e independentes de domínio do estado da arte.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/699
Aparece nas coleções:(CDIBCC) Trabalho de conclusão de curso

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