Otto: descobrindo assuntos e sentimentos em comentários

Este artigo apresenta um breve estudo sobre técnicas de mineração de texto e explora suas aplicações em comentários em português. Foi proposto um modelo capaz de analisar textos com a extração de assuntos e detecção do sentimento do autor. O modelo proposto foi aplicado em avaliações de restaurantes capturadas no TripAdvisor. LDA foi utilizado para modelagem de tópicos, enquanto SVM e Naive Bayes foram usados para a análise de sentimentos. Para fins comparativos, se propõe uma abordagem simples que utiliza dicionário de palavras e léxico. O método baseado em aprendizagem de máquina foi capaz de identificar assuntos e sentimentos e obteve melhores resultados do que a abordagem simples. Porém, a análise de sentimentos apresentou dificuldades em identificar textos negativos quando testado com usuários reais, problema que pode ser contornado com a aplicação de hiperparâmetros e uma base de treinamento maior. O artigo conclui que o modelo proposto pode ser utilizado em sistemas de tomada de decisões