Seleção de dados para transferência de aprendizado no contexto de análise de sentimentos em tweets

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Guimarães, Eliseu Paz e Silva de
• Orientador(a): Carvalho, Alexandre Plastino de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal Fluminense (UFF)
• Palavras-chave em Português: Análise de sentimentos; Transferência de aprendizado; Seleção de dados; Aprendizado de Máquina; Twitter; Sentiment analysis; Transfer learning; Data selection; Machine Learning
• Link de acesso: http://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/844785

Com o advento e a popularização das redes sociais, cada vez mais pessoas sentem-se li- vres para expressarem suas opiniões sobre assuntos variados naqueles ambientes. Esse tipo de atitude gera um volume crescente de dados, cuja análise constitui importante ferramenta no processo de tomada de decisão de instituições, governos ou pessoas, que podem aferir seu desempenho em relação a um público-alvo desejado. O campo de estudo computacional que visa a atender este objetivo é a análise de sentimentos, que tem a classificação de polaridade de textos como uma de suas tarefas de maior destaque. Para atender à necessidade de classificar textos como positivos ou negativos, destaca-se o uso de abordagens baseadas em aprendizado de máquina supervisionado, nas quais um clas- sificador é treinado com um conjunto de dados de um determinado domínio cujos rótulos (positivos ou negativos) são conhecidos. A ideia por trás dessa abordagem é que este classificador seja capaz de predizer os rótulos de novos dados deste mesmo domínio. No entanto, dados rotulados nem sempre estão disponíveis, pois o domínio de interesse pode ser raro e ter dados escassos, ou ainda rotular manualmente os dados pode ser proibitivo. Nesse cenário, surgem estratégias de transferência de aprendizado, que buscam aprovei- tar o conhecimento adquirido em um determinado domínio-fonte para adaptar ou reusar classificadores para um determinado domínio-alvo. Uma das abordagens utilizadas se ba- seia na seleção ou enriquecimento de dados a partir de um domínio-fonte, o que tem sido amplamente proposto na literatura. No entanto, há carência de estudos específicos para a seleção de instâncias no desafiador cenário do Twitter. Esta masterThesis se propõe a inves- tigar técnicas de seleção de dados para transferência de aprendizado no contexto de análise de sentimentos em tweets. Para isso, são realizados experimentos utilizando um conjunto de 22 bases de dados de tweets em inglês. Nestes experimentos, são propostas técnicas: (i.) de seleção de bases-fonte para treinar classificadores para uma base-alvo não-rotulada, (ii.) de seleção de instâncias da união das bases-fonte para treinar classificadores para uma base-alvo não-rotulada e (iii.) de seleção de instâncias da união das bases-fonte para treinar classificadores para uma base-alvo rotulada. Com as técnicas propostas, observa-se que o tamanho do conjunto de treinamento desempenha um papel fundamental na capa- cidade preditiva dos classificadores e que utilizar conjuntos de treinamento balanceados e diversos constitui-se uma boa decisão para os métodos de transferência de aprendizado que se baseiam em seleção de instâncias e reuso de classificadores.