Comparando Modelos Compactos e Especializados para Análise de Sentimento em Tweets - Freitas, Leandro I.; Paiva, Anselmo C.; de Paiva, Fael Faray; Paiva Neto, Arnaud Guedes de (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI); 2025: Anais da XIII Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí, 2025)
A análise de sentimentos de alta performance é hoje dominada por grandes modelos de linguagem, cujo alto custo computacional impõe um trade-off crítico entre desempenho e eficiência. Este trabalho investiga essa relação ao comparar empiricamente modelos representativos de duas estratégias de otimização — compressão (DistilBERT, ALBERT) e especialização de domínio (BERTweet) — na tarefa de classificação de sentimentos em tweets. Os resultados demonstram que, embora a especialização de domínio alcance o maior desempenho preditivo, os modelos compactos, especialmente o DistilBERT, apresentam um balanço custo-benefício altamente competitivo. Este estudo, portanto, oferece um guia quantitativo para a seleção de arquiteturas em cenários práticos, elucidando as vantagens relativas de cada abordagem.