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Tipo: Artigo de Evento
Título: Sentiment analysis in Portuguese texts from online health community forums: data, model and evaluation
Autor(es): Yohan Bonescki Gumiel
Isabela Lee
Tayane Arantes Soares
Thiago Castro Ferreira
Adriana Silvina Pagano
Resumo: This study introduces novel data and models for the task of Sentiment Analysis in Portuguese texts about Diabetes Mellitus. The corpus contains1290 posts retrieved from online health community forums in Portuguese and annotated by two annotators according to 3 sentiment categories (e.g. Positive, Neutral and Negative). Evaluation of traditional (Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest and Logistic Regression classifiers) and state-of-the-art (BERT-based models) machine learning classifiers for the task showed the advantage in performance of the latter models as expected. Data and models are available to the community upon request.
Abstract: Este estudo apresenta dados e modelos para a Análise de Sentimentos de textos em português sobre Diabetes Mellitus. O corpus ́e composto por 1290 posts, extraídos de forums online sobre tópicos de saúde e anotados por dois estudantes de acordo com 3 categorias (e.g. Positivo, Neutro e Negativo). A avaliação de classificadores de Aprendizagem de Máquina (classificadores Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e Logistic Regression) tradicionais e estado-da-arte (modelos baseados em BERT) mostrou a vantagem em performance do segundo tipo como esperado. Os dados e modelos estão disponíveis para a comunidade por meio de solicitação.
Assunto: Redes sociais on-line
Linguística de corpus
Linguística - Processamento de dados
Idioma: eng
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: FALE - FACULDADE DE LETRAS
ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Identificador DOI: https://doi.org/10.5753/stil.2021.17785
URI: http://hdl.handle.net/1843/66344
Data do documento: 29-Nov-2021
metadata.dc.relation.ispartof: Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana
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