A popularização da Internet permitiu que grande parcela da
população pudesse expressar suas opiniões na forma de fóruns,
blogs, avaliações de produtos, entre outros. Assim, deixou de ser
necessário que empresas conduzam enquetes ou pesquisas para
que possam saber a opinião dos consumidores sobre seus
produtos ou de concorrentes. O volume de textos opinativos
disponíveis é tal, que a tarefa de ler, sumarizar e organizar de
forma útil essas informações é desafiadora. O campo da análise
de sentimento, no processamento de linguagem natural, trata
justamente dessa necessidade, da automatização da descoberta
e da sumarização de opiniões.
Considerando este tema, avalie as afirmativas a seguir.
I. A análise de sentimentos pode ser tratada como um
problema de classificação de textos, onde é importante
definir se o texto é objetivo ou subjetivo. Textos subjetivos
são os de principal interesse nesse campo de pesquisa.
II. A análise de sentimentos pode ser usada para a identificação
de avaliações falsas em sites de e-commerce. Uma limitação
para essa aplicação é a dificuldade de obtenção de dados
para treinamento de modelos, uma vez que a marcação
manual de avaliações com opiniões falsas ou enganosas é
muitas vezes difícil.
III. Um exemplo de algoritmo supervisionado de análise de
sentimentos para avaliações de produtos pode ser resumido
nos seguintes passos: extração de frases com padrões
predeterminados de opinião; cálculo de um indicador de
orientação de cada frase; obtenção da orientação média da
avaliação como um todo; e determinação se é positiva ou
negativa.
Está correto o que se afirma em
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