Análise de sentimentos

Como funciona a análise de sentimentos

Os sistemas de análise de sentimentos classificam normalmente o texto em categorias de sentimentos predefinidas. Este processo envolve a análise do texto a diferentes níveis (documento, frase ou nível de aspeto) e a atribuição de uma pontuação ou etiqueta de sentimento. As abordagens mais comuns incluem:

• Métodos baseados no léxico: Estes métodos baseiam-se em dicionários predefinidos (léxicos) onde são atribuídas pontuações de sentimento às palavras (por exemplo, "feliz" é positivo, "triste" é negativo). O sentimento global é calculado com base nas pontuações das palavras presentes no texto. Embora sejam mais simples, podem ter dificuldades com o contexto e a negação.
• Métodos de aprendizagem automática: Estas abordagens aprendem padrões a partir dos dados.
  • Aprendizagem supervisionada: Os algoritmos são treinados em dados rotulados, em que os textos já estão marcados como positivos, negativos ou neutros. Os algoritmos mais comuns incluem Naive Bayes, Support Vetor Machines (SVM) e Logistic Regression.
  • Aprendizagem profunda (DL): Modelos mais complexos, como as Redes Neuronais Recorrentes (RNN), as redes de Memória de Curto Prazo Longo (LSTM) e, especialmente, os Transformadores (como o BERT e o GPT) demonstraram um desempenho de ponta ao captarem nuances linguísticas complexas. Muitos modelos pré-treinados estão disponíveis através de plataformas como o Hugging Face Hub.
• Abordagens híbridas: Combina métodos baseados em léxico e ML para aproveitar os pontos fortes de ambos.

A eficácia da análise de sentimentos baseada em ML depende muito da qualidade e relevância dos dados de treino e da sofisticação da técnica escolhida. Ferramentas e bibliotecas como NLTK e spaCy, muitas vezes construídas com recurso a estruturas como PyTorch ou TensorFlowfornecem implementações para estes métodos. A gestão do ciclo de vida destes modelos pode ser efectuada utilizando plataformas como o Ultralytics HUB.

Conceitos-chave

Vários conceitos fundamentais são essenciais para a análise de sentimentos:

• Polaridade: A tarefa mais comum, classifica o texto como positivo, negativo ou neutro.
• Subjetividade/Objetividade: Distinguir entre textos que exprimem opiniões pessoais (subjectivos) e informações factuais (objectivos).
• Análise de sentimento baseada em aspectos (ABSA): Uma análise mais fina que identifica o sentimento expresso em relação a aspectos ou caraterísticas específicos mencionados no texto. Por exemplo, em "A câmara é fantástica, mas a duração da bateria é fraca", a ABSA identifica o sentimento positivo em relação à "câmara" e o sentimento negativo em relação à "duração da bateria". Grupos de investigação como o Stanford NLP Group contribuíram significativamente para esta área.
• Deteção de emoções: Vai além da polaridade para identificar emoções específicas como a alegria, a raiva, a tristeza, o medo, etc.
• Análise da intenção: Compreender a intenção do utilizador por detrás do texto (por exemplo, reclamação, consulta, sugestão).

Aplicações no mundo real

A análise de sentimentos é amplamente utilizada em vários domínios:

• Análise do feedback dos clientes: As empresas analisam as opiniões dos clientes, as respostas a inquéritos e as interações de apoio para compreender a satisfação dos clientes, identificar pontos problemáticos e melhorar os produtos ou serviços. Muitas plataformas de experiência do cliente incorporam esta tecnologia.
• Monitorização da marca e gestão da reputação: Acompanha as menções de uma marca, produto ou serviço nas redes sociais e sites de notícias para avaliar a perceção do público e gerir a reputação em tempo real.
• Pesquisa de mercado: Analisa a opinião pública sobre tendências de mercado, produtos da concorrência ou campanhas de marketing.
• Análise do sentimento financeiro: Avalia o sentimento do mercado através da análise de notícias financeiras, relatórios de analistas e discussões nas redes sociais sobre acções ou eventos económicos para informar potencialmente as decisões de negociação.
• Ciência Política: Avalia a opinião pública em relação a políticos, políticas ou campanhas eleitorais através da análise das redes sociais e de artigos noticiosos.

Análise de sentimento vs. termos relacionados

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

• Reconhecimento de entidades nomeadas (NER): Concentra-se na identificação e categorização de entidades nomeadas (como pessoas, organizações, locais) no texto, não determinando o sentimento expresso sobre elas.
• Sumarização de textos: Procura criar um resumo conciso de um texto mais longo, preservando as informações principais, mas não necessariamente analisando o tom emocional.
• Modelação de tópicos: Identifica os principais tópicos ou temas presentes numa coleção de documentos sem avaliar o sentimento associado a esses tópicos.
• Visão por computador (CV): Lida com a interpretação de informações de imagens ou vídeos (por exemplo, deteção de objectos, segmentação de imagens). Embora distinta, a CV pode ser combinada com a PNL para análise de sentimentos multimodal, analisando sentimentos a partir de imagens ou vídeos que contenham texto ou expressões faciais.

Desafios e considerações

A análise de sentimentos enfrenta vários desafios:

• Dependência do contexto: O significado das palavras pode mudar drasticamente com base no contexto (por exemplo, "doente" pode ser negativo ou positivo).
• Sarcasmo e ironia: Detetar sentimentos quando o significado literal contradiz o significado pretendido é difícil para os algoritmos.
• Tratamento de negações: Interpretar corretamente as negações (por exemplo, "não é bom") requer uma análise cuidadosa.
• Ambiguidade: As palavras e frases podem ter vários significados.
• Especificidade do domínio: Os léxicos e modelos treinados num domínio (por exemplo, críticas de filmes) podem não ter um bom desempenho noutro domínio (por exemplo, notícias financeiras).
• Enviesamento: Os modelos podem herdar enviesamentos presentes nos dados de treino, levando a classificações de sentimentos injustas ou enviesadas. Abordar o enviesamento na IA é um aspeto crucial da ética da IA e alinha-se com os princípios do desenvolvimento responsável da IA.

Apesar destes desafios, a análise de sentimentos continua a ser uma ferramenta poderosa para extrair informações valiosas de dados textuais, orientando decisões em vários sectores. Pode explorar várias soluções de IA e começar a utilizar as ferramentas de ML relacionadas utilizando a documentaçãoUltralytics .