Impacto do pré-processamento em datasets de sentimento de e-commerce em português - Bottero, Diego D.; Lucca, Giancarlo; S. Junior, Joelson; Moreira, João Pedro S.; Borges, Eduardo N.; Berri, Rafael A.; Dalmazo, Bruno L. (Anais do Workshop-Escola de Informática Teórica (WEIT); 2025: Anais do VIII Workshop-Escola de Informática Teórica, 2025)
Embora haja acesso a quantidades significativas de datasets, a limpeza e padronização normalmente reduzem a quantidade de instâncias. Este trabalho analisa o impacto de um fluxo de pré-processamento para normalização textual, deduplicação e downsampling, sobre três datasets públicos. A deduplicação removeu 6,8% de instâncias redundantes e o balanceamento por downsampling reduziu o volume em 73%. Os experimentos demonstram que os datasets limpos fornecem condições experimentais mais confiáveis. Os resultados evidenciam a eficácia do pré-processamento sistemático e reforçam a necessidade de ampliar e atualizar continuamente datasets abertos para impulsionar a pesquisa de sentimentos em e-commerce em língua portuguesa.