Expansão automática de léxico para Análise de Sentimentos de textos no domínio do Mercado Financeiro Brasileiro
DOI:
https://doi.org/10.56762/tecnia.v10i2.1667Palavras-chave:
Expansão lexical, Mercado financeiro brasileiro, Processamento de Linguagem Natural, Redes sociaisResumo
Este artigo explora a geração de léxicos especializados para o Mercado Financeiro Brasileiro (MFB), adotando uma abordagem híbrida que combina a criação de um léxico em português com a análise de sentimentos em tweets e notícias do MFB. A metodologia consiste em uma série de etapas que expandem um léxico semente por meio de técnicas como Word2Vec, sinônimos/antônimos e Pointwise Mutual Information (PMI). Os resultados demonstram que a abordagem lexical alcançou um F1-Score de 71,5% na classificação de tweets e 68,4% em notícias, enquanto a combinação do léxico com o modelo de aprendizagem de máquina support vector machine (SVM) resultou em um F1-Score de 80% para tweets. Além disso, o estudo destaca a eficácia da lematização no pré-processamento para melhorar a precisão e cobertura do léxico como também a oportunidade da abordagem demonstrada na criação de léxicos específicos.
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