Sistema realiza a “leitura”, “interpretação” e detecção de contexto
Para o desenvolvimento do mecanismo, os pesquisadores propuseram um comitê composto por diversos métodos sofisticados de inteligência artificial e processamento de linguagem natural que são combinados automaticamente para processar mensagens de texto e predizer a opinião (muitas vezes implícita) expressa na mensagem, a respeito de algum objeto de interesse. O sistema realiza a “leitura”, “interpretação” e detecção de contexto mesmo para mensagens repletas de gírias, símbolos, abreviações, emoticons etc. Além disso, articula técnicas de normalização léxica e indexação semântica para obter conceitos relacionados a termos isolados das mensagens. Dessa forma, é capaz de realizar a análise da opinião de maneira sensível ao contexto.
“Por exemplo, em um contexto político, na mensagem ‘Ele é um porco!’, a palavra porco evidencia uma opinião negativa com relação a alguém. Porém, no contexto de uma conversa sobre animais, a mesma palavra não indica nenhuma opinião, mas apenas faz referência ao animal. Assim, através de técnicas modernas de detecção de contexto e indexação semântica, o sistema é capaz de discernir e analisar a opinião em mensagens de difícil interpretação até mesmo para humanos”, ilustra o pesquisador.
Uma das grandes dificuldades encontradas ao analisar mensagens postadas em redes sociais é que elas geralmente são curtas e mal escritas, repletas de gírias, símbolos e abreviações, descreve o pesquisador. “Por exemplo, a frase ‘Por que você não vai também? Estou triste!’ é comumente escrita como ‘Pq vc naum vai tb? :(‘. Essas características impactam negativamente na representação e no processamento computacional”, diz Almeida. Mas, esse desafio também foi superado com a ferramenta desenvolvida no Campus Sorocaba.
Realizado no período de 2012 a 2016, o estudo “Análise de Sentimento de Mensagens de Texto via Comitê de Máquinas de Classificação” envolveu dois alunos de mestrado e dois alunos de iniciação científica. A pesquisa contou com financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), de 2014 a 2016; além de uma bolsa da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) para o aluno de mestrado; e duas bolsas de iniciação científica do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).
Pesquisa premiada
A pesquisa recebeu o prêmio de melhor artigo científico apresentado no Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, realizado em novembro de 2015, em Natal (RN). “Inicialmente, foram 80 trabalhos submetidos por pesquisadores de todo o Brasil, dos quais 40 foram aceitos e, dentre esses, o nosso foi considerado o melhor. Tal distinção é um forte indicativo da qualidade dos projetos que vêm sendo desenvolvidos no Campus Sorocaba da UFSCar. Desde 2012, este é quinto prêmio consecutivo que o LaSID recebeu por pesquisas e publicações realizadas”, comemora o docente.
