UM PROCESSO DE CLASSIFICAÇÃO DE TEXTO
ANÁLISE DE SENTIMENTO DAS OPINIÕES NO TRIPADVISOR SOBRE A ATRAÇÃO OKTOBERFEST BLUMENAU
DOI:
https://doi.org/10.48090/ciki.v1i1.867Palavras-chave:
Análise de Sentimento; Mineração de Dados; Classificação; Processo de Descoberta de Conhecimento em DadosResumo
O objetivo desse artigo foi desenvolver um experimento com a análise de sentimento das opiniões no TripAdvisor® sobre a atração Oktoberfest Blumenau utilizando a Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina através de um processo de Descoberta de Conhecimento em Dados. Duas abordagens de classificação supervisionada de sentimento foram implementadas em Python®, o modelo probabilístico baseado no algoritmo Multinomial Naïve Bayes e o modelo de representação vetorial de palavras usando o Word2Vec. O desempenho dos modelos foi avaliado e comparado usando as métricas: Acurácia, Precisão, Recall e F-score. O modelo probabilístico alcançou acurácia de 90%, enquanto o modelo de rede neural recorrente LSTM foi de 92%. O sentimento nas opiniões é positivo para as características da festa típica alemã, a variedade e quantidade de bebidas, as músicas e a animação. O sentimento é negativo para filas nos banheiros e a superlotação aos sábados à noite.
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