Sentiment Analysis



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Sentiment Analysis, ou análise de sentimentos é uma importante área de Natural Language Processing (NLP).

A NLP é um ramo da linguística computacional, que complementado com práticas modernas de Inteligência Artificial (principalmente de Deep Learning) foi responsável pela criação de ferramentas poderosas no processamento de dados textuais a níveis equiparáveis à cognição humana. Algoritmos desta área dão origem a um programa capaz de ler, compreender e derivar significados de linguagens humanas, lidando tanto com dados estruturados (esquemas, banco de dados) quanto com dados não estruturados (posts, páginas).

Neste sentido, a análise de sentimentos tenta dar mais coerência à interpretação dos textos, analisando opiniões, avaliações e atitudes das pessoas em relação a um assunto de interesse. Por exemplo, a análise de sentimentos trata de “decifrar um sentimento” de um texto: ele é positivo, negativo, ambos ou nenhum dos dois?

Essa tecnologia é muito utilizada principalmente para monitorar as avaliações e opiniões dos clientes sobre um determinado produto ou serviço. Essencialmente, com o emprego da análise de sentimentos é possível aprender mais sobre as necessidades dos usuários ou clientes, personalizar produtos e serviços e melhorar o atendimento ao cliente. Essa prática também é relevante para detectar notícias falsas, contribuindo, portanto, com a veracidade e qualidade das informações repassadas.

Diferentes algoritmos de Machine Learning podem ser utilizados para realizar a análise de sentimentos, através da NLP, como citado anteriormente. Um dos mais antigos é o Naive Bayes, que classifica um documento com base na probabilidade de ele pertencer àquele grupo (positivo, negativo, neutro, etc). Apesar de muito utilizado, esse algoritmo tem perdido espaço para técnicas de Deep Learning que apresentam melhores resultados.

O processo de análise de sentimentos consiste, basicamente, nas seguintes etapas:

  • Divisão de cada documento em componentes: sentenças, frases, fragmentos de discurso, etc;
  • Identificação do sentimento associado a cada um dos componentes;
  • Atribuição da pontuação de polaridade do sentimento (-1 a 1);
  • Quando se utiliza Deep Learning, há a necessidade de realizar a combinação da pontuação em diversas camadas.

Uma das maiores dificuldades na análise de sentimentos é fazer com que os algoritmos extraiam o sentimento de termos complexos. A variedade cultural, linguística e textos extraídos de diferentes contextos adicionam níveis de complexidade ainda maiores na interpretação do sentimento expressado. Isso mostra que ainda há um enorme potencial a ser explorado e desenvolvido nessa área de conhecimento.

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