{"id":2536,"date":"2019-11-06T13:47:30","date_gmt":"2019-11-06T13:47:30","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2536"},"modified":"2024-08-31T16:29:34","modified_gmt":"2024-08-31T21:29:34","slug":"selecionar-um-conjunto-de-dados-de-analise-de-sentimentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/","title":{"rendered":"O que deve saber antes de selecionar um conjunto de dados de an\u00e1lise de sentimentos"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar o \u00edndice\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#What_You_Should_Know_Before_You_Select_a_Sentiment_Analysis_Dataset\" >O que deve saber antes de selecionar um conjunto de dados de an\u00e1lise de sentimentos<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#Why_do_you_need_a_sentiment_analysis_dataset_for_training\" >Porque \u00e9 que \u00e9 necess\u00e1rio um conjunto de dados de an\u00e1lise de sentimentos para forma\u00e7\u00e3o?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#Primary_Training_Datasets_IMDB_and_Amazon_Review_Databases\" >Conjuntos de dados de treino prim\u00e1rios: Bases de dados de cr\u00edticas do IMDB e da Amazon<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#Limitations_in_Applicability_of_the_IMDB_and_Amazon_Sentiment_Analysis_Datasets\" >Limita\u00e7\u00f5es na aplicabilidade dos conjuntos de dados de an\u00e1lise de sentimentos do IMDB e da Amazon<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_You_Should_Know_Before_You_Select_a_Sentiment_Analysis_Dataset\"><\/span>O que deve saber antes de selecionar um<br \/>Conjunto de dados de an\u00e1lise de sentimentos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>    <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_do_you_need_a_sentiment_analysis_dataset_for_training\"><\/span><strong>Porque \u00e9 que \u00e9 necess\u00e1rio um conjunto de dados de an\u00e1lise de sentimentos para forma\u00e7\u00e3o?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>Os modelos de sentimento s\u00e3o um tipo de algoritmo de processamento de linguagem natural (PLN) que determina a polaridade de um texto. Ou seja, um modelo de sentimento prev\u00ea se a opini\u00e3o dada num texto \u00e9 positiva, negativa ou neutra. Estes modelos constituem uma ferramenta poderosa para obter informa\u00e7\u00f5es sobre grandes conjuntos de dados baseados em opini\u00f5es, como publica\u00e7\u00f5es em redes sociais e an\u00e1lises de produtos. Por exemplo, um vendedor no mercado da Amazon pode utilizar um modelo de sentimento para avaliar rapidamente milhares de coment\u00e1rios e medir a satisfa\u00e7\u00e3o dos clientes com os seus produtos. Os modelos de sentimento tamb\u00e9m podem ser utilizados para prever as avalia\u00e7\u00f5es de um novo produto, comparando os metadados do produto com produtos semelhantes e analisando as avalia\u00e7\u00f5es desses produtos.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Tal como todos os algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica, os modelos de sentimentos requerem grandes conjuntos de dados de treino rotulados para serem desenvolvidos e ajustados, tamb\u00e9m designados por conjunto de dados de an\u00e1lise de sentimentos de treino. O primeiro passo no desenvolvimento do modelo requer um conjunto de dados de an\u00e1lise de sentimentos de dezenas de milhares de afirma\u00e7\u00f5es j\u00e1 rotuladas como positivas, negativas ou neutras. Encontrar dados de treino \u00e9 dif\u00edcil, porque um perito humano tem de determinar e rotular a polaridade de cada afirma\u00e7\u00e3o nos dados de treino. A exist\u00eancia de um conjunto de dados de treino j\u00e1 rotulado reduz significativamente o tempo e o esfor\u00e7o necess\u00e1rios para desenvolver um modelo de sentimento. Dois desses conjuntos de dados de sentimentos frequentemente utilizados para treino s\u00e3o as bases de dados da Internet Movie Database (IMDB) e da Amazon.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Primary_Training_Datasets_IMDB_and_Amazon_Review_Databases\"><\/span><strong>Conjuntos de dados de treino prim\u00e1rios: Bases de dados de cr\u00edticas do IMDB e da Amazon<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>As bases de dados de cr\u00edticas do IMDB e da Amazon s\u00e3o quase ideais para o treino de modelos de sentimentos (veremos mais adiante as suas limita\u00e7\u00f5es), uma vez que s\u00e3o conjuntos de dados prontos de sentimentos facilmente rotulados. A polaridade destas cr\u00edticas pode ser determinada atrav\u00e9s da segmenta\u00e7\u00e3o das cr\u00edticas por pontua\u00e7\u00e3o. Para a base de dados IMBD, as avalia\u00e7\u00f5es de 0-3 estrelas s\u00e3o normalmente consideradas negativas, 4-6 estrelas neutras e 7-10 estrelas positivas. Da mesma forma, para as avalia\u00e7\u00f5es da Amazon, 1-2 estrelas s\u00e3o negativas, 3 estrelas s\u00e3o neutras e 4-5 estrelas s\u00e3o positivas. No entanto, a base de dados de cr\u00edticas da Amazon n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o popular, uma vez que uma classifica\u00e7\u00e3o de 1 a 5 n\u00e3o tem a fidelidade de um sistema de 1 a 10 e o conjunto de dados da Amazon \u00e9 mais complexo e, por conseguinte, mais dif\u00edcil de utilizar.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>A base de dados IMDB tem sido utilizada numa grande quantidade de estudos acad\u00e9micos, tutoriais e c\u00f3digos de c\u00f3digo aberto. O conjunto de dados IMDB padr\u00e3o cont\u00e9m 50 000 cr\u00edticas, com um n\u00famero par de cr\u00edticas positivas e negativas. Em geral, a base de dados IMDB \u00e9 mais popular do que a base de dados Amazon, uma vez que fornece um conjunto de dados mais pequeno e mais f\u00e1cil de manipular. O conjunto de dados IMDB \u00e9 uma ferramenta poderosa para desenvolver as compet\u00eancias necess\u00e1rias para desenvolver modelos de sentimento mais avan\u00e7ados.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>O conjunto de dados de cr\u00edticas da Amazon tem as vantagens da dimens\u00e3o e da complexidade. A Amazon compilou cr\u00edticas durante mais de 20 anos e oferece um conjunto de dados com mais de 130 milh\u00f5es de sentimentos rotulados. O conjunto de dados da Amazon tamb\u00e9m oferece a vantagem adicional de conter cr\u00edticas em v\u00e1rios idiomas. O conjunto de dados da Amazon fornece ainda avalia\u00e7\u00f5es rotuladas como \"falsas\" ou tendenciosas. Devido \u00e0 sua dimens\u00e3o e complexidade, o conjunto de dados da Amazon permite o desenvolvimento de modelos de sentimentos mais sofisticados. Al\u00e9m disso, o conjunto de dados da Amazon oferece mais utilidade, uma vez que a previs\u00e3o do desempenho do produto atrav\u00e9s da modela\u00e7\u00e3o de sentimentos \u00e9 um componente cr\u00edtico para o lan\u00e7amento de produtos modernos.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Limitations_in_Applicability_of_the_IMDB_and_Amazon_Sentiment_Analysis_Datasets\"><\/span><strong>Limita\u00e7\u00f5es na aplicabilidade dos conjuntos de dados de an\u00e1lise de sentimentos do IMDB e da Amazon<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Por muito tempo e esfor\u00e7o que estas bases de dados poupem ao treino de modelos de sentimento, n\u00e3o est\u00e3o isentas de limita\u00e7\u00f5es. Dada a natureza quantitativa das cr\u00edticas, a aplica\u00e7\u00e3o dos modelos treinados com estas bases de dados a opini\u00f5es qualitativas, como os tweets, conduz a uma perda de precis\u00e3o. Al\u00e9m disso, no caso da base de dados IMBD, as cr\u00edticas s\u00e3o altamente subjectivas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s prefer\u00eancias dos espectadores, o que pode distorcer os resultados. Do mesmo modo, na base de dados da Amazon, s\u00e3o comuns as cr\u00edticas tendenciosas ou \"falsas\". Uma outra complica\u00e7\u00e3o de qualquer base de dados de sentimentos \u00e9 a incapacidade inata do modelo para reconhecer o sarcasmo, que pode ser comum nas cr\u00edticas.<\/p>\n<p>Al\u00e9m disso, as palavras-chave (caracter\u00edsticas) encontradas durante o processo de forma\u00e7\u00e3o s\u00e3o limitadas quando se trabalha com an\u00e1lises. As cr\u00edticas tendem frequentemente a ser repetitivas, contendo um subconjunto limitado de termos-chave. Al\u00e9m disso, as cr\u00edticas cont\u00eam alguns termos que n\u00e3o s\u00e3o comuns em declara\u00e7\u00f5es de opini\u00e3o normais, como \"banda sonora fraca\". Devido \u00e0 singularidade de alguns dos termos-chave e \u00e0 falta de diversidade de termos-chave, a aplica\u00e7\u00e3o de modelos de sentimento treinados nestas bases de dados pode conduzir a resultados n\u00e3o optimizados. Por exemplo, se uma empresa quiser utilizar um modelo de sentimento para prever a rea\u00e7\u00e3o a uma mudan\u00e7a de pol\u00edtica, um modelo treinado numa base de dados de cr\u00edticas teria dificuldade em fazer essa previs\u00e3o, dado que a rea\u00e7\u00e3o n\u00e3o ser\u00e1 uma avalia\u00e7\u00e3o quantitativa de um produto.<\/p>\n<p>Em suma, os modelos de sentimentos s\u00e3o uma ferramenta poderosa para as empresas modernas, e estes modelos requerem um grande conjunto de dados de an\u00e1lise de sentimentos para serem treinados. As bases de dados de avalia\u00e7\u00f5es do IMDB e da Amazon s\u00e3o duas bases de dados de sentimentos comuns e facilmente acess\u00edveis que s\u00e3o populares para treinar modelos de sentimentos. Apesar de constitu\u00edrem uma ferramenta \u00fatil para o treino de modelos de sentimentos, estes conjuntos de dados t\u00eam algumas ressalvas que devem ser tidas em conta.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Interessado em saber mais sobre o caso de utiliza\u00e7\u00e3o de ML da Skim AI? Ler sobre ele <a href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/50000-sitios-web-e-10000-horas\/\">aqui<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Todos os modelos de sentimento requerem dados de treino, designados por conjunto de dados de an\u00e1lise de sentimento. 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