Uma avaliação da capacidade de Modelos de Linguagem para análise de sentimentos em um contexto de saúde mental - Henz, Miguel D.; Heckler, Wesllei F.; Barbosa, Jorge L. V. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
Transtornos mentais impactam negativamente a qualidade de vida das pessoas. A manifestação dessas condições ocorre através de sentimentos, tais como tristeza, solidão, apatia ou medo. Desta forma, a análise de sentimentos pode auxiliar na identificação prévia de sintomas mentais. Portanto, este trabalho apresenta uma avaliação sobre a capacidade de modelos de linguagem baseados em Inteligência Artificial em relação à análise de sentimentos de textos em português brasileiro. Os modelos foram avaliados através de um conjunto de dados com 5.000 postagens de texto da rede social Twitter. O modelo caramelo-smile-2 obteve o melhor desempenho no experimento, atingindo aproximadamente 0,8 nas métricas precision, recall e f1-score. Os resultados destacam o potencial de uso de modelos de linguagem pré-treinados para análise de sentimentos de textos em português brasileiro, o que pode viabilizar a utilização em aplicações para análise de mensagens de texto de pacientes diagnosticados com transtornos mentais.