Abordagem TOP X para Inferir os Comentários mais Importantes sobre Produtos e Serviços
Processamento de Linguagem Natural. Análise de Sentimentos. Mineração de Opiniões. Lógica Fuzzy.
No contexto do constante crescimento da Web, diversos serviços foram virtualizados, incluindo o surgimento do comércio eletrônico (e-commerce). Tanto tradicionalmente quanto através de e-commerce, as pessoas necessitam comparar produtos e serviços para nortear suas decisões por meio da análise das características desejadas. A mudança que a Web ocasionou foi a exposição de suas opiniões em sites de compra e venda, fóruns na Web, redes sociais ou ainda grupos de discussão, permitindo sua visualização por qualquer pessoa que necessite. Porém, com o grande crescimento da Web, a quantidade de dados também aumentou, impossibilitando a coleta manual dessas opiniões. Logo, a busca automática de opiniões, promoveu o crescimento da área de Análise de Sentimentos, a qual é responsável por criar técnicas automáticas para coletar, analisar e sumarizar as opiniões encontradas em diversos locais na Web. Este trabalho apresenta a abordagem TOP(X) para estimar a importância de comentários disponibilizados por clientes na Web, por meio do uso de um sistema Fuzzy. O sistema Fuzzy possui três variáveis de entrada: reputação do autor, número de tuplas <característica, palavra opinativa> e a porcentagem de palavras escritas corretamente; e uma variável de saída: grau de importância do comentário. Realizou-se também um experimento para comparar os resultados de um método de orientação semântica executado sobre todos os comentários e sobre uma seleção dos melhores comentários de um corpus. O experimento foi conduzido com 1576 comentários sobre smartphones (982 positivos e 594 negativos) e nossa abordagem melhorou os resultados do método de orientação semântica em aproximadamente 10% na medida F-measure para comentários positivos e 20% para comentários negativos.