Inferência de emoções em fragmentos de textos obtidos do Facebook

Abstract

Esta pesquisa tem como objetivo analisar o uso da técnica estatística de aprendizado de máquina Maximização de Entropia, voltado para tarefas de processamento de linguagem natural na inferência de emoções em textos obtidos da rede social Facebook. Foram estudados os conceitos primordiais das tarefas de processamento de linguagem natural, os conceitos inerentes a teoria da informação, bem como o aprofundamento no conceito de um modelo entrópico como classificador de textos. Os dados utilizados na presente pesquisa foram obtidos de textos curtos, ou seja, textos com no máximo 500 caracteres. A técnica em questão foi abordada dentro do aprendizado supervisionado de máquina, logo, parte dos dados coletados foram usados como exemplos marcados dentro de um conjunto de classes predefinidas, a fim de induzir o mecanismo de aprendizado a selecionar a classe de emoção mais provável dado o exemplo analisado. O método proposto obteve índice de assertividade médio de 90%, baseado no modelo de validação cruzada.

This research aims to analyze the use of entropy maximization machine learning statistical technique, focused on natural language processing tasks in the inferencing of emotions in short texts from Facebook social network. Were studied the primary concepts of natural language processing tasks, IT intrinsic concepts, as well as deepening the concept of Entropy model as a text classifier. All data used for this research came from short texts found in social networks and had 500 characters or less. The model was used within supervised machine learning, therefore, part of the collected data was used as examples marked within a set of predefined classes in order to induce the learning mechanism to select the most probable emotion class given the analyzed sample. The method has obtained the mean accuracy rate of 90%, based on the cross-validation model.