Classificação de opinião no Twitter em português utilizando o Multilingual Universal Sentence Encoder para apoiar pesquisas sobre filter bubble - Castro dos Santos, Jônatas; Wolfgand Matsui Siqueira, Sean (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas Colaborativos (SBSC), 2019)
Pesquisas sobre filter bubbles necessitam de mecanismos para capturar e classificar a polaridade de opinião de documentos em ambientes crowdsourced. Apresentamos um modelo preliminar baseado em aprendizado de máquina para classificar a opinião de tweets em português sobre o tema da Reforma de Previdência no contexto político brasileiro. Nossa abordagem utiliza o Multilingual Universal Sentence Encoder for Semantic Retrieval, um modelo pré-treinado recém-lançado por pesquisadores do Google para gerar representações vetoriais semanticamente ricas. Treinamos e classificamos nosso dataset em uma rede neural profunda feedfoward. Nosso modelo preliminar apresentou uma acurácia média de 82%. Esta tarefa é parte de um trabalho em andamento que visa apoiar a realização de pesquisas sobre filter bubbles.