Resumo

TIMANA-PENA, Jimena-Adriana; COBOS-LOZADA, Carlos-Alberto; ANTURI- MARTINEZ, Jason-Paul  e  PAZ-REALPE, José-Luis. SentiFuzzy: classificador de sentimentos do Twitter baseado em lógica difusa. Rev. Fac. ing. [online]. 2023, vol.32, n.66, e16395.  Epub 01-Dez-2023. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v32.n66.2023.16395.

No processo de classificação de sentimento, a qualidade da polaridade varia em relação às características ou atributos que o classificador possui e os do tweet que está sendo analisado, portanto, um classificador de sentimento atinge sua maior qualidade quando é encontrado em cenários em que suas características são semelhantes às características do tweet. Este artigo apresenta o SentiFuzzy, um algoritmo que, baseado na caracterização de atributos de cinco classificadores de sentimento reconhecidos na literatura, implementou uma série de regras de inferência e conjuntos fuzzy que permitiram definir pesos matemáticos para cada classificador e desta forma saber qual classificador deveria ser selecionado de acordo com a natureza do tweet analisado. Adicionalmente, estes pesos foram otimizados através do algoritmo Hill Climbing, o que permitiu obter para alguns cenários uma precisão de polaridade superior à reportada no estado da técnica e, noutros casos, uma precisão de polaridade competitiva face à polaridade reportada pelo comparador. classificadores.

Palavras-chave : análise de sentimento; classificadores de polaridade; classificadores de sentimento; lógica difusa; polaridade; Twitter.

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