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Análise de sentimento para português com modelos BERT
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1086366
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Paetzold, Gustavo Henrique | - |
| Autor(es): dc.contributor | Paetzold, Gustavo Henrique | - |
| Autor(es): dc.contributor | Souza, Álvaro Ricieri Castro e | - |
| Autor(es): dc.contributor | Jeronymo, Daniel Cavalcanti | - |
| Autor(es): dc.creator | Winter, Vinícius Pinheiro | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T11:57:27Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T11:57:27Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-05-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-05-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-06-24 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36753 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1086366 | - |
| Descrição: dc.description | This paper presents the development and application of the BERT model (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) for sentiment analysis in Portuguese texts, focusing on data from social networks. The study is justified by the need to understand the sentimental nuances expressed in a language with limited NLP resources, such as Portuguese, and the relevance of analyzing sentiments on widely used platforms. The objectives center on training and validating a Portuguese-adapted BERT model, using a manually classified dataset, as well as another dataset collected automatically without classification labels. The methodology involved fine-tuning BERT to adjust it to the linguistic peculiarities of Portuguese, followed by rigorous validation that included comparisons with classic NLP algorithms and extrinsic analyses, such as the generation of word clouds to visualize the frequencies of words associated with different sentiments. The results demonstrate an accuracy of 86.64% in the BERTimbau model, which was chosen due to its pre-training in Portuguese and its superior performance in tests, thus evidencing its effectiveness in classification and its relevance for practical applications. It was also observed through word cloud analysis that a large part of the classifications of the Reddit dataset was effective due to the presence of words commonly associated with the sentiments to which they were classified. This work contributes to the field of NLP by providing a Portuguese-adapted model for sentiment analysis, as well as valuable perspectives for future research and applications in various areas, including behavioral analysis and mental health monitoring. | - |
| Descrição: dc.description | Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a aplicação do modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) para a análise de sentimentos em textos na língua Portuguesa, concentrando-se em dados provenientes de redes sociais. O estudo justifica-se pela necessidade de compreender as nuances sentimentais expressas em um idioma com recursos limitados em Processamento de Língua Natural, como o Português, e pela relevância de analisar sentimentos em plataformas amplamente utilizadas. Os objetivos centram-se no treinamento e na validação de um modelo BERT adaptado ao Português, utilizando para isso um conjunto de dados classificados manualmente, além de outro coletado automaticamente sem etiquetas de classificação. A metodologia envolveu o fine-tuning do BERT para ajustá-lo às peculiaridades linguísticas do Português, seguido por uma validação rigorosa que incluiu comparações com algoritmos clássicos de PLN e análises extrínsecas, como a geração de wordclouds para visualizar as frequências de palavras associadas a diferentes sentimentos. Os resultados demonstram a acurácia de 86,64% no modelo BERTimbau, que foi escolhido devido a seu pré-treinamento na Língua Portuguesa e seu desempenho superior nos testes realizados, evidenciando assim a sua efetividade na classificação e sua relevância para aplicações práticas. Percebeu-se também através de análise de nuvens de palavras, que grande parte das classificações do dataset do Reddit foi efetiva devido a presença de palavras que são comumente associadas aos sentimentos aos quais foram classificados. Este trabalho contribui para o campo de PLN ao fornecer um modelo adaptado ao Português para análise de sentimentos, além de perspectivas valiosas para futuras pesquisas e aplicações em diversas áreas, incluindo análise comportamental e monitoramento de saúde mental. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Toledo | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Engenharia de Computação | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Análise de sentimentos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento de linguagem natural (Computação) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes sociais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | PLNLP (Linguagem de Programação de Computador) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sentiment analysis | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Natural language processing (Computer science) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Social networks | - |
| Palavras-chave: dc.subject | PLNLP (Computer program language) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS | - |
| Título: dc.title | Análise de sentimento para português com modelos BERT | - |
| Título: dc.title | Sentiment analysis for portuguese with BERT models | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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