Uma Aplicação Baseada em Árvores de Vocabulário para Mineração de Opinião

• Guilherme Neri Bustamante Sá UNIPAMPA
• Daniel Oliveira de Freitas UNIPAMPA
• Fábio Paulo Basso UNIPAMPA

DOI: https://doi.org/10.5753/eramiars.2025.16651

Resumo

Este trabalho propõe um algoritmo híbrido para análise de sentimentos, combinando técnicas baseadas em léxicos com métodos clássicos de aprendizado de máquina. A abordagem é fundamentada em uma estrutura de árvore de vocabulário. O modelo foi avaliado utilizando o conjunto de dados Corpus Collection, obtendo uma acurácia de 61%, valor próximo aos referenciais da literatura, ainda que sem otimizações de parâmetros. Os resultados iniciais indicam potencial para aprimoramentos futuros, como a exploração de novos léxicos, ajustes estruturais na árvore e análise em nível de aspecto.

Referências

MacQueen, J. et al. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability, volume 1, pages 281–297. Oakland, CA, USA.

Taboada, M., Anthony, C., and Voll, K. D. (2006). Methods for creating semantic orientation dictionaries. In LREC, pages 427–432.

Taboada, M., Brooke, J., Tofiloski, M., Voll, K., and Stede, M. (2011). Lexicon-based methods for sentiment analysis. Computational linguistics, 37(2):267–307.

Vilares, D., Gómez-Rodríguez, C., and Alonso, M. A. (2017). Universal, unsupervised (rule-based), uncovered sentiment analysis. Knowledge-Based Systems, 118:45–55.

Årup Nielsen, F. (2011). Afinn: A new word list for sentiment analysis. [link]. Accessed: August 2025.