Mineração de Emoções Multirrótulo Em Textos Curtos - Mendes, Ramon N.; Tavares, Syanne K. M.; Campos, Luiz Nicollas M.; Araújo, Fabíola P. O. (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2024: Anais do XV Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem HumanaDO - 10.5753/stil.2024.245174, 2024)
Este artigo apresenta os resultados parciais da investigação de uma abordagem para o reconhecimento de múltiplas emoções expressas em textos curtos em português brasileiro. Para isso, propõe-se a construção de um corpus com tweets coletados por Web Scraper e rotulados com base na teoria da roda de emoções de Plutchik. Além disso, são apresentadas as etapas realizadas no pré-processamento do corpus, no desenvolvimento e na análise comparativa entre os modelos SVM e BERT na detecção de emoções em textos gerados por um LLM. As avaliações demonstraram que o modelo SVM obteve quase 20% a mais de precisão do que o BERT.