Comparação de métodos de processamento de linguagem natural para análise de sentimento aplicados a feedbacks de e-commerce

TítuloComparação de métodos de processamento de linguagem natural para análise de sentimento aplicados a feedbacks de e-commercept_BR
AutorSilva, Crissiano Pires Santana da
OrientadorOliveira, Marlon de Matos de
Resumo / AbstractA análise de sentimentos é uma área do Processamento de Linguagem Natural que busca identificar emoções expressas em textos, sendo amplamente aplicada em avaliações de produtos e serviços de e-commerce. No contexto do português, essa tarefa ainda apresenta desafios relacionados à ambiguidade linguística e à escassez de recursos computacionais otimizados para o idioma. O objetivo deste trabalho foi realizar uma análise comparativa entre diferentes métodos de Processamento de Linguagem Natural aplicados à análise de sentimentos em comentários de e-commerce em português, avaliando métodos léxicos e de aprendizado de máquina. Foram utilizados os léxicos SentiLex-PT, OpLexicon e UniLex, além dos modelos Support Vector Machine, Random Forest e Naive Bayes, em classificações ternária (positivo, negativo e neutro) e binária (positivo e negativo). Os resultados mostraram melhor desempenho dos modelos supervisionados, com destaque para o Support Vector Machine com precisão de 70% na classificação ternária e 93% na binária, enquanto o SentiLex-PT foi o léxico mais eficaz com 50% de precisão na ternária e 83% na binária. A exclusão da classe neutra aumentou a precisão e o F1-Score, evidenciando que a redução da ambiguidade melhora o desempenho. Conclui-se que a qualidade do corpus e a clareza das categorias influenciam diretamente os resultados.pt_BR
Data de publicação2025-12
TipoTrabalho de Conclusão de Curso - TCCpt_BR
Idiomapt_BRpt_BR
Palavras-chaveAnálise de sentimentospt_BR
Palavras-chaveProcessamento de linguagem naturalpt_BR
Palavras-chaveAprendizado de máquinapt_BR
Palavras-chaveE-commercept_BR
Palavras-chaveLíngua portuguesapt_BR
DescriçãoArtigo de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do Grau de Bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.pt_BR
Data de depósito2026-07-16T23:38:20Z
Data de disponibilização2026-07-16T23:38:20Z
URIhttp://repositorio.unesc.net/handle/1/12956
Cobertura espacialUniversidade do Extremo Sul Catarinensept_BR
Data de criação2025-12

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