Projeto no LALIC

• Título do projeto:  Análise de Sentimentos no Domínio do E-commerce Utilizando Modelos de Linguagem 

• Nível: Trabalho de Conclusão de Curso

• Resumo: O processamento de linguagem natural (PLN) é um ramo da ciência da computação, mais especificamente da Inteligência Artificial, cujo o objetivo é dar aos computadores a capacidade de compreender palavras, tanto em formato de texto como de voz, da mesma forma que nós, seres humanos, as conseguimos compreender. Um dos domínios, onde o PLN vem sendo amplamente utilizado é o do e-commerce (comércio eletrônico). Quando os consumidores fazem uma compra, eles geralmente deixam as suas opiniões a respeito de um determinado produto e, através do conteúdo emocional dessas opiniões, as empresas conseguem identificar as áreas que necessitam de melhoria. Dentro do escopo de PLN, a tarefa de Análise de Sentimentos visa resolver esse tipo de problema através da classificação do conteúdo emocional por detrás dessas opiniões. Nesse contexto, este trabalho tem como principal objetivo comparar diferentes abordagens de redes neurais baseadas em arquitetura de transformers. Dentre esses modelos, destaca-se o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) com uma notável evolução na arquitetura de transformadores. O BERT, juntamente com suas variantes, tem demonstrado proeminência como uma classe de modelos que superam o processamento sequencial de informações. Dentre as variantes do BERT, o BERTimbau, treinado especificamente para o Português brasileiro, destaca-se como um modelo de referência em tarefas como similaridade semântica, inferência textual e reconhecimento de entidades nomeadas. Este trabalho realiza o fine-tuning dos modelos BERT, RoBERTa e BERTimbau na tarefa de classificação de sentimentos, utilizando o corpus B2W-Reviews. O objetivo é estabelecer um benchmark dos modelos no contexto da Análise de Sentimentos para o idioma português.

• Orientador: Profa. Dra. Helena de Medeiros Caseli