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A mineração de opinião analisa opiniões e sentimentos sobre alguma entidade, podendo ser produtos, serviços, uma pessoa, etc. Com o crescente uso da Internet, a análise de sentimentos tornou-se uma abordagem essencial para analisar a grande quantidade de dados gerados. Essa análise permite traçar um perfil dos consumidores, sendo uma ferramenta para auxílio das empresas na criação de campanhas e melhorias de produtos. Vários métodos foram desenvolvidos para classificação automática de dados em formato textual. O objetivo desse trabalho é projetar e avaliar um classificador fuzzy para mineração de opinião e classificação do sentimento geral de textos. Para isso, foi utilizada uma base de dados contendo revisões de produtos do site Epinions.com. Foi necessário fazer o pré-processamento dos dados e a extração de características, com dois métodos. Esse trabalho propõe a utilização do algoritmo genético para determinar as características que serão usados pelo algoritmo fuzzy para classificação, de forma a maximizar o valor da acurácia. Os resultados obtidos mostram uma melhor acurácia para o classificador usando características extraídas via Word2Vec quando comparado ao método por polaridades. Além disso, os resultados obtidos com o método proposto utilizando 5 características extraídas viaWord2Vec é superior aos obtidos em outros métodos utilizando 200 características. |
