Classificação de opinião no Twitter em português utilizando o Multilingual Universal Sentence Encoder para apoiar pesquisas sobre filter bubble

  • Jônatas Castro dos Santos UNIRIO
  • Sean Wolfgand Matsui Siqueira UNIRIO

Resumo


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.

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Publicado
03/10/2019
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CASTRO DOS SANTOS, Jônatas; WOLFGAND MATSUI SIQUEIRA, Sean. Classificação de opinião no Twitter em português utilizando o Multilingual Universal Sentence Encoder para apoiar pesquisas sobre filter bubble. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS COLABORATIVOS (SBSC), 1. , 2019, Rio de Janeiro. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 68-73. ISSN 2326-2842. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsc.2019.7809.