ANÁLISE DE SENTIMENTOS EM COMENTÁRIOS DE CONSUMIDORES UMA ABORDAGEM COM EMBEDDINGS E MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA

Resumo

Neste TCC foi realizada uma análise de sentimento em comentários de consumidores de produtos para bebês, utilizando uma representação vetorial chamada de embeddings. Foram utilizados dois modelos de aprendizado de máquina para realizar a análise de sentimento: um modelo linear (SGDClassifier) e um modelo não-linear (Random Forest). O modelo linear apresentou uma perfomance preditiva ligeiramente menor que o modelo não-linear. Além disso, os resultados obtidos foram comparados com um Trabalho de Conclusão de Curso apresentado no VIII CONGRESSO DE TRABALHOS DE GRADUAÇÃO da Faculdade de Tecnologia de Mococa Vol.8 N.2 A.2021, onde a análise de sentimento foi realizada utilizando a representação de saco de palavras (bag of words). Os resultados indicam que a representação dos comentários por meio de embeddings apresentou uma melhoria significativa na acurácia da classificação de sentimentos em comparação com a representação por meio de saco de palavras e, também, foi possível identificar e propor uma utilização hibrida dos dois modelos, garantindo simultaneamente otimização nas inferências e nível de predição alto.