Análise de Sentimento em Avaliações de Jogos da Steam: Um Estudo Comparativo entre RoBERTa, SVM e Naive Bayes - Ferreira, Alex Benhard; Lichtnow, Daniel (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD), 2026)
A análise de sentimentos tem como objetivo a categorização de textos quanto à polaridade expressa, geralmente classificando-os como positivos ou negativos. Neste trabalho, o domínio de aplicação está relacionado a jogos digitais. Foram utilizados o modelo RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) e abordagens tradicionais, como Support Vector Machines (SVM) e Naive Bayes. O objetivo é avaliar o desempenho de cada abordagem dentro do domínio de aplicação, bem como a influência do volume de dados e das estratégias de pré-processamento, de modo a auxiliar na escolha do modelo e do cenário mais adequados.