Opinion Mining and Active Learning: a Comparison of Sampling Strategies - Vitório, Douglas; Souza, Ellen; Oliveira, Adriano L. I. (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM); 2019: Anais do VIII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining, 2019)
Existem dois problemas principais ao executar a Mineração de Opinião (OM) com fluxos de dados: a falta de dados rotulados e a necessidade de atualizar o modelo de aprendizagem. As técnicas de OM mais usadas não podem lidar bem com esses desafios, portanto, uma alternativa é usar métodos semissupervisionados, como o Active Learning, que é um método para rotular apenas dados selecionados em vez de todo o conjunto de dados; no entanto, requer a escolha de uma estratégia de amostragem para selecionar os dados a serem rotulados. Neste artigo, avaliamos oito estratégias em dez conjuntos de dados, a fim de identificar os melhores para OM com fluxos do Twitter. De acordo com nossos experimentos, a estratégia Entropy mostrou os melhores resultados, mas seleciona um grande número de instâncias a serem rotuladas, exigindo uma investigação mais aprofundada.