Análise de sentimentos

Como funciona a análise de sentimentos

Os sistemas de análise de sentimentos classificam normalmente o texto em categorias de sentimentos predefinidas. Isto pode ser conseguido através de vários métodos:

1. Sistemas baseados em regras: Utiliza regras elaboradas manualmente, léxicos (dicionários de palavras com sentimentos associados) e padrões linguísticos.
2. Sistemas de aprendizagem automática: Baseia-se em algoritmos treinados em dados rotulados. As abordagens comuns incluem a Aprendizagem Supervisionada utilizando algoritmos como Naive Bayes, Máquinas de Vectores de Suporte (SVM) ou modelos de Aprendizagem Profunda como Redes Neuronais Recorrentes (RNNs) ou Transformers. Estes modelos aprendem padrões a partir de dados de treino para prever o sentimento num novo texto. Bibliotecas populares como NLTK e spaCy fornecem ferramentas para construir tais sistemas.
3. Sistemas híbridos: Combina abordagens baseadas em regras e de aprendizagem automática para aproveitar os pontos fortes de cada uma.

A eficácia depende em grande medida da qualidade e relevância dos dados de formação e da sofisticação da técnica escolhida.

Conceitos-chave

Vários conceitos fundamentais são essenciais para a análise de sentimentos:

• Polaridade: A tarefa mais comum, classifica o sentimento como positivo, negativo ou neutro.
• Subjetividade/Objetividade: Diferenciar entre textos que expressam opiniões pessoais (subjectivos) e textos que apresentam informações factuais (objectivos).
• Deteção de emoções: Uma análise mais granular com o objetivo de identificar emoções específicas como a felicidade, a raiva, a tristeza, etc.
• Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA): Identifica o sentimento em relação a aspectos ou caraterísticas específicas mencionadas no texto (por exemplo, "A duração da bateria é óptima, mas o ecrã é muito escuro" tem um sentimento positivo em relação à "duração da bateria" e negativo em relação ao "ecrã"). Consulta a investigação de grupos como o Stanford NLP Group para veres os avanços nesta área.

Aplicações no mundo real

A análise de sentimentos é amplamente utilizada em vários domínios:

• Monitorização da marca e estudos de mercado: As empresas analisam comentários nas redes sociais, artigos de notícias e discussões em fóruns para compreender a perceção pública da sua marca, produtos ou serviços. Isto ajuda a gerir a reputação da marca e a identificar as tendências do mercado. Por exemplo, uma empresa pode acompanhar as menções no Twitter após o lançamento de um produto para avaliar as reacções iniciais, à semelhança do funcionamento das plataformas de experiência do cliente.
• Análise do feedback dos clientes: As empresas processam automaticamente as opiniões dos clientes, as respostas a inquéritos e os registos de conversas de apoio para identificar áreas de satisfação ou insatisfação. Isto permite uma identificação mais rápida de problemas de produtos ou melhorias de serviços. Uma cadeia de hotéis, por exemplo, pode analisar milhares de comentários de clientes para identificar queixas comuns sobre a limpeza ou a qualidade do serviço, tal como discutido nas aplicações de IA para o retalho.
• Mercados financeiros: Analisa o sentimento das notícias e a conversa nas redes sociais para prever os movimentos do mercado de acções ou avaliar a confiança dos investidores, contribuindo para a IA em finanças.
• Análise política: Avalia a opinião pública sobre políticas, candidatos ou eventos políticos, analisando as tendências das redes sociais e a cobertura noticiosa.

Análise de sentimento vs. termos relacionados

Embora a análise de sentimentos se enquadre no âmbito da PNL, é distinta de outras tarefas:

• Centra-se especificamente na opinião e na emoção, ao contrário do Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER), que identifica entidades como nomes e localizações.
• Difere da Sumarização de Texto, que tem como objetivo condensar a informação.
• Lida principalmente com texto, ao contrário das tarefas de Visão por Computador (CV), como a Deteção de Objectos ou a Segmentação de Imagens, que analisam dados visuais, embora a análise multimodal de sentimentos que combina texto e imagens seja uma área emergente.

Desafios e considerações

A análise de sentimentos enfrenta desafios como a compreensão do sarcasmo, da ironia, do contexto e das nuances culturais. A ambiguidade da linguagem pode levar a interpretações erróneas. Além disso, garantir a equidade e evitar preconceitos nos sistemas de IA treinados em dados de texto potencialmente tendenciosos é um aspeto crítico da ética da IA.