Título: Aplicando Programação Genética na Geração de Classificadores de Sentimento
Autores: Bordin Junior, Airton;Camilo Junior, Celso;Felix Silva, Nadia;Rosa, Thierson
Resumo:
A WEB é utilizada como plataforma para debates, opiniões, etc. Esses dados permitiram que a área de Análise de Sentimento (AS) se desenvolvesse. Entre os desafios da AS, destaca-se a criação de classificadores eficazes. Normalmente, os modelos gerados pelas técnicas não supervisionadas são heurísticas específicas, manualmente definidas e pouco adaptáveis. Assim, este trabalho propõe a utilização da Programação Genética (PG) para a geração automatizada de modelos de classificação de sentimento. Com isso, espera-se reduzir o custo de geração dos classificadores e aumentar a eficácia para cada domínio. Para validar a proposta foi utilizado o benchmark SemEval2014. Os resultados mostram que a abordagem utilizando a PG é promissora, pois os modelos gerados superam o baseline e são competitivos com outros trabalhos. Por fim, destaca-se a capacidade de customização dos modelos de acordo com o contexto e a possibilidade de transferência de conhecimento dos usuários por meio das funções da PG.
Palavras-chave:
Análise de Sentimentos;Mineração de Opiniões;Programação Genética;Classificadores
Páginas: 12
Código DOI: 10.21528/CBIC2017-13
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