Dissertação

{en_GB=Sentiment Analysis with Deep Neural Networks} {} EVALUATED

{pt=O aumento de utilizadores da Internet e o consequente aumento do volume de opiniões, expressas pelos mesmos, nesse meio de comunicação, resultou em grandes fontes de informação. Esta informação oferece-nos um importante feedback sobre determinados produtos ou serviços, provocando um aumento do interesse em vários problemas, práticos ou académicos, que lidam com a análise deste tipo de informação. A área que tem como objectivo resolver este tipo de problemas é normalmente designada por sentiment analysis ou opinion mining. Tendo isto em consideração, pretende-se com este trabalho abordar o tema de detecção do tipo de sentimento expresso num determinado documento textual. Especificamente foram estudadas e comparadas, em diferentes contextos, algumas das abordagens que representam o actual estado da arte, maioritariamente relacionadas com o uso de redes neuronais profundas. Adicionalmente, testou-se a possibilidade de melhorar os resultados dessas abordagens introduzindo alguma informação sobre as dimensões das diferentes emoções expressas em cada um dos textos. Nesta dissertação é apresentada uma descrição para as arquitecturas dos referidos modelos assim como a sua comparação com os sistemas existentes actualmente. Os resultados experimentais obtidos mostram que a ideia de adicionar informação sobre as emoções, em algumas situações, melhora o desempenho de diferentes abordagens., en=The increasing amount of Internet users and the consequent increase of online user reviews, expressing their opinions, has resulted in large sources of information. This information can give us an important feedback about particular products or services, leading to a growing interest on several problems that deal with the analysis of this type of information. This area of research is typically called \textit{sentiment analysis} or \textit{opinion mining}. Considering the interest in this area, the goal of this MSc research project was to address the topic of detecting the sentiment (positive or negative) of the opinion expressed in a given textual document, by studying and comparing, in different contexts, some of the approaches that represent the current state of art in the area, which is mainly related to the use of deep neural networks. Additionally, this work tried to improve the results of these methods, by adding some additional information about the dimensions of the different emotions expressed in the documents. This dissertation presents a description of the considered model architectures, as well as their comparison with existing systems. Our experimental results show that adding information about the emotions can, in some cases, improve the performance of different approaches. }
{pt=Redes Neuronais Profundas, Classificação de Texto, Análise de Sentimentos, Polaridade de Opiniões, Análise de Emoções, en=Deep Neural Networks, Text Classification, Sentiment Analysis, Opinion Polarity, Emotion Analysis}

Novembro 14, 2016, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Bruno Emanuel Da Graça Martins

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Pável Pereira Calado

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar