SISTEMA DE ANÁLISE DE SENTIMENTOS BASEADA EM ANÁLISE SUPERFICIAL DE TEXTO

Abstract

Nos dias de hoje tornou-se comum e até previsível a disputa acirrada entre as grandes empresas em qualquer ramo no mercado, sobretudo no que diz respeito à imagem de seus produtos perante o público consumidor. Hoje a internet, principalmente por meio de sites de e-commerce, apresenta-se como uma fonte de opiniões que permite pré-julgar a qualidade de um produto, por meio dos comentários de outros consumidores. Apesar de ser considerada uma ótima fonte de opiniões, devido a enorme quantidade de dados disponíveis, e diante da necessidade da classificação de cada opinião encontrada, a ação humana nesta tarefa, apesar de eficiente, pode acabar sendo muito lenta. Assim, para sanar tal problema, nota-se a necessidade de automatizar o processo de classificação, o que pode ser feito, por exemplo, por meio de técnicas de mineração de opinião (opinion mining), que são derivadas da mineração de dados. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver, por meio de tal técnica, um algoritmo para classificação automática de opiniões. Para atingir esse objetivo um corpus de opiniões foi montado e serviu de base para construção de um sistema, que explora as potencialidades dos padrões de superfície de texto. O método proposto utiliza como base a frequência de palavras (unigramas, bigramas e trigramas), no processo de classificação. Os resultados obtidos mostram que o sistema conseguiu atingir uma precisão de 82% na tarefa de classificação de opiniões, mostrando o potencial do método sugerido.