A Weakly Supervised Dataset of Fine-Grained Emotions in Portuguese

• Diogo Cortiz NIC.br / PUC-SP
• Jefferson O. Silva PUC-SP / Jusbrasil
• Newton Calegari PUC-SP
• Ana Luísa Freitas UPM
• Ana Angélica Soares UPM
• Carolina Botelho UPM
• Gabriel Gaudencio Rêgo UPM
• Waldir Sampaio UPM
• Paulo Sergio Boggio UPM

DOI: https://doi.org/10.5753/stil.2021.17786

Resumo

A Computação Afetiva é o estudo de como os computadores podem reconhecer, interpretar e simular os afetos humanos. A Análise de Sentimento é uma tarefa comum em PLN, mas se concentra apenas na valência da emoção (positiva, negativa, neutra). Uma abordagem emergente é o Reconhecimento de Emoção, que depende de uma classificação refinada. Nesta pesquisa, descrevemos uma abordagem de supervisão fraca baseada em Itens Lexicais para criar um corpus de emoções refinadas em português. Avaliamos nosso corpus fazendo o ajuste fino de um modelo de linguagem baseado em Transformer (BERT) e avaliando-o em um conjunto de validação anotado. Nossos resultados (F1-score= .64) sugerem que a supervisão fraca baseada em Itens Lexicais pode ser uma estratégia apropriada para o trabalho inicial em ambiente de poucos recursos.

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