Improving distributed vector representation of short and noisy texts in the context of online classification - Silva, Renato; Lochter, Johannes; Almeida, Tiago (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2019: Anais do XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2019)
A classificação de mensagens geradas pelos usuários em redes sociais e outras plataformas da Internet é desafiadora porque costumam ser curtas e repletas de gírias, abreviações e expressões idiomáticas, o que dificulta a extração dos atributos. Este trabalho propõe uma técnica de expansão de dados para aumentar o número de amostras com o objetivo de melhorar a qualidade do modelo de representação textual e elevar o desempenho na classificação. A técnica proposta é avaliada em um cenário de classificação online de sentimento em mensagens do Twitter. Os experimentos foram diligentemente realizados e uma análise estatística dos resultados indicou que a expansão de dados é efetiva na classificação online de mensagens de texto curtas e ruidosas.