Exploring Supervised Learning Models for Multi-Label Text Classification in Brazilian Restaurant Reviews - Almeida Neto, José A. de; de Melo, Tiago (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2023.233843, 2023)
Este artigo investiga o uso de métodos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para classificação de comentários de clientes sobre restaurantes brasileiros, explorando diversas técnicas de pré-processamento para aprimorar modelos de aprendizado supervisionado. Entre os modelos avaliados, a combinação da Regressão Logística (LR) com a técnica de préprocessamento stemming se mostrou mais eficaz, alcançando um valor de micro F1-Score de 0,89, com destaque na classificação de texto multirrótulo. Quando aplicado a um conjunto de dados reais, o modelo conseguiu ser útil na identificação de diferenças sutis nas opiniões dos clientes, até mesmo dentro de unidades de uma mesma franquia de restaurantes.