Uma abordagem de redes neurais convolucionais para análise de sentimento multi-lingual - Becker, Willian Eduardo (2017)
A utilização de redes sociais tornou-se uma atividade cotidiana na sociedade atual. Com o enorme, e ininterrupto, fluxo de informações geradas nestes espaços, abre-se a possibilidade de explorar estes dados de diversas formas. A Análise de Sentimento (AS) é uma tarefa que visa obter conhecimento sobre a polaridade das mensagens postadas, através de diversas técnicas de Processamento de Linguagem Natural, onde a maioria das soluções lida com somente um idioma de cada vez. Entretanto, abordagens que não restringem se a explorar somente uma língua, estão mais próximas de extraírem todo o conhecimento e possibilidades destes dados. Abordagens recentes baseadas em Aprendizado de Máquina propõem-se a resolver a AS apoiando-se principalmente nas Redes Neurais Profundas (Deep Learning), as quais obtiveram bons resultados nesta tarefa. Neste trabalho são propostas três arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais que lidam com dados multi-linguais extraídos do Twitter contendo quatro línguas. Os dois primeiros modelos propostos caracterizam-se pelo fato de possuírem um total de parâmetros muito menor que os demais baselines considerados, e ainda assim, obtêm resultados superiores com uma boa margem de diferença. O último modelo proposto é capaz de realizar uma classificação multitarefa, identificando a polaridade das sentenças e também a língua. Com este último modelo obtém-se uma acurácia de 74.43% para AS e 98.40% para Identificação da Língua em um dataset com quatro línguas, mostrando-se a melhor escolha entre todos os baselines analisados.