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Questions and Answers
Qual das seguintes tarefas representa a forma mais simples de análise de sentimentos?
Qual das seguintes tarefas representa a forma mais simples de análise de sentimentos?
- Detectar o alvo, a fonte e os tipos de atitude complexos.
- Determinar se o sentimento expresso em um texto é positivo ou negativo. (correct)
- Classificar o sentimento do texto em uma escala de 1 a 5.
- Identificar as emoções mais bem expressas nos textos.
Qual das seguintes opções NÃO é uma aplicação comum da análise de sentimentos?
Qual das seguintes opções NÃO é uma aplicação comum da análise de sentimentos?
- Previsões do mercado de ações (correct)
- Análise de filmes
- Planejamento urbano
- Análise de produtos
Na abordagem de linha de base para análise de sentimentos usando um léxico de sentimentos, qual é a ordem correta das etapas a seguir?
Na abordagem de linha de base para análise de sentimentos usando um léxico de sentimentos, qual é a ordem correta das etapas a seguir?
- Extração de características, classificação, tokenização e pré-processamento.
- Tokenização e pré-processamento, extração de características, classificação. (correct)
- Extração de características, tokenização e pré-processamento, classificação.
- Classificação, extração de características, tokenização e pré-processamento.
Qual dos seguintes desafios é abordado ao adicionar NOT_ a cada palavra entre a negação e a pontuação subsequente em análise de sentimento?
Qual dos seguintes desafios é abordado ao adicionar NOT_ a cada palavra entre a negação e a pontuação subsequente em análise de sentimento?
Qual das seguintes opções representa um desafio na análise de sentimentos?
Qual das seguintes opções representa um desafio na análise de sentimentos?
Na análise de sentimentos, qual é o papel dos classificadores como Naive Bayes, regressão logística e máquinas de vetores de suporte?
Na análise de sentimentos, qual é o papel dos classificadores como Naive Bayes, regressão logística e máquinas de vetores de suporte?
Qual é o principal benefício do uso de modelos Transformers em análise de sentimentos?
Qual é o principal benefício do uso de modelos Transformers em análise de sentimentos?
Qual aspecto da representação contextualizada é enfatizado no uso de Transformers para análise de sentimentos?
Qual aspecto da representação contextualizada é enfatizado no uso de Transformers para análise de sentimentos?
Para que serve a etapa de 'preenchimento de lacunas' (filling the blanks) nos modelos Transformers?
Para que serve a etapa de 'preenchimento de lacunas' (filling the blanks) nos modelos Transformers?
Por que os encoders são particularmente adequados para a classificação de sequências, como na análise de sentimentos?
Por que os encoders são particularmente adequados para a classificação de sequências, como na análise de sentimentos?
Qual das seguintes tarefas um encoder é capaz de realizar?
Qual das seguintes tarefas um encoder é capaz de realizar?
Qual é a principal função de um decoder em modelos Transformer?
Qual é a principal função de um decoder em modelos Transformer?
Qual tarefa um modelo Encoder-Decoder é especialmente adequado para realizar?
Qual tarefa um modelo Encoder-Decoder é especialmente adequado para realizar?
Qual é o objetivo principal da análise de sentimentos?
Qual é o objetivo principal da análise de sentimentos?
Qual dos seguintes NÃO é um problema comum no processo de tokenização?
Qual dos seguintes NÃO é um problema comum no processo de tokenização?
Qual das seguintes opções descreve melhor o conceito de 'aprendizado supervisionado' no contexto da análise de sentimentos?
Qual das seguintes opções descreve melhor o conceito de 'aprendizado supervisionado' no contexto da análise de sentimentos?
Por que a análise de sentimentos é considerada uma tarefa complexa de processamento de linguagem natural (PNL)?
Por que a análise de sentimentos é considerada uma tarefa complexa de processamento de linguagem natural (PNL)?
Qual é a diferença fundamental entre encoders e decoders em modelos Transformer?
Qual é a diferença fundamental entre encoders e decoders em modelos Transformer?
Qual das seguintes técnicas é usada para lidar com a negação em análise de sentimentos para garantir que o modelo interprete corretamente frases como 'Eu não gostei deste filme'?
Qual das seguintes técnicas é usada para lidar com a negação em análise de sentimentos para garantir que o modelo interprete corretamente frases como 'Eu não gostei deste filme'?
Flashcards
O que é análise de sentimentos?
O que é análise de sentimentos?
Análise de sentimentos, também conhecida como extração de opinião, é usada para determinar se a atitude de um texto é positiva ou negativa.
Objetivo da análise de sentimentos
Objetivo da análise de sentimentos
Técnicas de PNL aplicadas para identificar e extrair sentimentos e emoções expressas em textos.
Abordagem de linha de base usando um léxico de sentimentos
Abordagem de linha de base usando um léxico de sentimentos
- Tokenização e pré-processamento. 2. Extração de características. 3. Classificação usando diferentes classificadores (Naive Bayes, Regressão Logística, Support Vector Machines).
Problemas de tokenização
Problemas de tokenização
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Como lidar com a negação?
Como lidar com a negação?
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Representação contextualizada
Representação contextualizada
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O que são 'Filling the blanks'?
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Capacidades dos Encoders
Capacidades dos Encoders
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O que é possível fazer com um encoder?
O que é possível fazer com um encoder?
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Do que um Decoder é bom?
Do que um Decoder é bom?
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Quais as capacidades de um Encoder-Decoder?
Quais as capacidades de um Encoder-Decoder?
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Study Notes
Análise de Sentimento
- A análise de sentimento, também conhecida como extração de opinião, mineração de opinião e mineração de sentimento, aplica técnicas de PNL para identificar e extrair sentimentos e emoções expressos em textos.
- Objetivo: aplicar técnicas de PNL para identificar e extrair sentimentos e emoções expressos em textos.
- Pode ser aplicado a filmes, produtos, sentimento público, política, previsão, planejamento urbano.
- Tarefa mais simples: determinar se a atitude de um texto é positiva ou negativa.
- Tarefa mais complexa: classificar a atitude de um texto em uma escala de 1 a 5.
- Tarefa avançada: detectar o alvo, a fonte ou tipos de atitude complexos.
Abordagem de Linha de Base Usando Léxico de Sentimento
- Algoritmo de linha de base:
- Tokenização e pré-processamento.
- Extração de características.
- Classificação usando diferentes classificadores:
- Naive Bayes.
- Regressão logística.
- Máquinas de vetores de suporte.
Problemas de Tokenização
- Lidar com HTML e XML.
- Lidar com nomes, hashtags, maiúsculas, números de telefone, datas, emojis.
Lidando com Negação
- Adicionar "NOT_" a cada palavra entre a negação e a pontuação seguinte.
- Exemplo: "Eu não gostei deste filme, mas eu..." se torna "Eu não NOT_gostei NOT_deste NOT_filme, mas eu..."
Desafios
- Sutileza e efeitos de ordenação.
Aprendizado Supervisionado
- Texto => Características => Classificação de Texto (usando Aprendizado de Máquina).
Transformadores e Grandes Modelos de Linguagem
- Codificador: representação contextualizada, onde cada palavra na sequência inicial afeta a representação de cada palavra.
- Preencher as lacunas, adivinhando as palavras no meio de uma sequência, devido ao contexto bidirecional.
- Classificação de sequência (análise de sentimento). Codificadores são bons em obter uma compreensão de sequências.
- Análise de sentimento.
- Classificação zero-shot.
- Preenchimento de máscara
- Reconhecimento de entidade nomeada.
- Decodificador: bom em adivinhar a próxima palavra em uma sequência.
- Codificador-Decodificador: tradução.
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