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Questions and Answers
Qual das seguintes tarefas representa a forma mais complexa de análise de sentimento?
Qual das seguintes tarefas representa a forma mais complexa de análise de sentimento?
- Classificar a atitude de um texto em uma escala de 1 a 5.
- Contar o número de palavras positivas e negativas em um texto.
- Determinar se o sentimento expresso em um texto é positivo ou negativo.
- Identificar o alvo, a fonte e os tipos de atitude complexos presentes no texto. (correct)
Qual é o objetivo principal da análise de sentimentos?
Qual é o objetivo principal da análise de sentimentos?
- Aplicar técnicas de Programação Neurolinguística (PNL) para identificar e extrair sentimentos e emoções expressas em textos. (correct)
- Corrigir erros gramaticais em textos de mídias sociais.
- Converter texto em dados numéricos para análise estatística.
- Resumir grandes volumes de texto para identificar os tópicos mais relevantes.
Qual das seguintes opções descreve corretamente a fase inicial do algoritmo de linha de base para análise de sentimentos usando um léxico de sentimentos?
Qual das seguintes opções descreve corretamente a fase inicial do algoritmo de linha de base para análise de sentimentos usando um léxico de sentimentos?
- Classificação usando diferentes classificadores.
- Extração de características.
- Aplicação de regressão logística.
- Tokenização e pré-processamento. (correct)
Qual das alternativas a seguir representa um desafio no processo de tokenização em análise de sentimentos?
Qual das alternativas a seguir representa um desafio no processo de tokenização em análise de sentimentos?
Como a negação é geralmente tratada na análise de sentimentos para inverter a polaridade de uma sentença?
Como a negação é geralmente tratada na análise de sentimentos para inverter a polaridade de uma sentença?
Qual dos seguintes métodos de aprendizado de máquina é usado para criar um classificador de texto na análise de sentimentos?
Qual dos seguintes métodos de aprendizado de máquina é usado para criar um classificador de texto na análise de sentimentos?
Em modelos Transformers, qual é o papel do Encoder?
Em modelos Transformers, qual é o papel do Encoder?
Qual é uma das vantagens dos modelos Encoder devido ao seu contexto bidirecional?
Qual é uma das vantagens dos modelos Encoder devido ao seu contexto bidirecional?
Qual das seguintes tarefas um Encoder é adequado para realizar?
Qual das seguintes tarefas um Encoder é adequado para realizar?
Qual é a principal função de um Decoder em modelos de linguagem?
Qual é a principal função de um Decoder em modelos de linguagem?
Qual é a função primária de um modelo Encoder-Decoder em processamento de linguagem natural?
Qual é a função primária de um modelo Encoder-Decoder em processamento de linguagem natural?
Além da análise de sentimentos e da tradução automática, em qual outra tarefa um modelo Transformer pode ser aplicado?
Além da análise de sentimentos e da tradução automática, em qual outra tarefa um modelo Transformer pode ser aplicado?
Qual dos seguintes é um exemplo de aplicação da análise de sentimentos?
Qual dos seguintes é um exemplo de aplicação da análise de sentimentos?
Por que é importante realizar o pré-processamento de texto antes de aplicar algoritmos de análise de sentimentos?
Por que é importante realizar o pré-processamento de texto antes de aplicar algoritmos de análise de sentimentos?
Qual é o impacto da ordem das palavras em uma frase na análise de sentimentos?
Qual é o impacto da ordem das palavras em uma frase na análise de sentimentos?
Em relação aos desafios na análise de sentimentos, qual aspecto é coberto pela 'subtileza'?
Em relação aos desafios na análise de sentimentos, qual aspecto é coberto pela 'subtileza'?
Qual das seguintes técnicas é usada para melhorar a precisão da análise de sentimentos ao lidar com a negação?
Qual das seguintes técnicas é usada para melhorar a precisão da análise de sentimentos ao lidar com a negação?
Qual é a finalidade de usar classificadores diferentes, como Naive Bayes, regressão logística e máquinas de vetores de suporte (SVM), na análise de sentimentos?
Qual é a finalidade de usar classificadores diferentes, como Naive Bayes, regressão logística e máquinas de vetores de suporte (SVM), na análise de sentimentos?
Ao lidar com a análise de sentimentos em contextos urbanos, como o conhecimento do contexto local pode ajudar a melhorar a precisão da análise?
Ao lidar com a análise de sentimentos em contextos urbanos, como o conhecimento do contexto local pode ajudar a melhorar a precisão da análise?
Qual das seguintes opções melhor descreve como os modelos Transformers melhoraram a análise de sentimentos em comparação com as abordagens anteriores?
Qual das seguintes opções melhor descreve como os modelos Transformers melhoraram a análise de sentimentos em comparação com as abordagens anteriores?
Flashcards
O que é Análise de Sentimentos?
O que é Análise de Sentimentos?
Análise de sentimentos é a identificação e extração de opiniões e emoções expressas em textos.
Qual a tarefa mais simples na Análise de Sentimentos?
Qual a tarefa mais simples na Análise de Sentimentos?
Identificar se a atitude em um texto é positiva ou negativa.
Qual a abordagem de linha de base usando um léxico de sentimentos?
Qual a abordagem de linha de base usando um léxico de sentimentos?
Tokenização, extração de features e classificação usando diferentes classificadores.
Quais são os problemas comuns de tokenização?
Quais são os problemas comuns de tokenização?
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Como a negação é tratada na análise de sentimentos?
Como a negação é tratada na análise de sentimentos?
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Quais são os desafios na análise de sentimentos?
Quais são os desafios na análise de sentimentos?
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O que é aprendizado supervisionado na análise de sentimentos?
O que é aprendizado supervisionado na análise de sentimentos?
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O que é representação contextualizada em Transformers?
O que é representação contextualizada em Transformers?
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Qual é uma das tarefas que os encoders são bons em fazer?
Qual é uma das tarefas que os encoders são bons em fazer?
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O que é classificação de sequência?
O que é classificação de sequência?
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O que os decoders fazem bem?
O que os decoders fazem bem?
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O que os modelos Encoder-Decoder fazem bem?
O que os modelos Encoder-Decoder fazem bem?
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Study Notes
- Análise de sentimento é também conhecida como extração de opinião, mineração de opinião e mineração de sentimento.
- Tarefa mais simples na análise de sentimento: 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: detetar o alvo, a fonte ou tipos de atitude complexos.
- Objetivo da análise de sentimento: aplicar técnicas de PNL (Processamento de Linguagem Natural) para identificar e extrair sentimentos e emoções expressos em textos.
- A análise de sentimentos pode ser aplicada a filmes, produtos, sentimento público, política, previsão e planeamento urbano.
Abordagem Base Usando um Léxico de Sentimento
- Algoritmo de linha de base:
- Tokenização e pré-processamento.
- Extração de atributos.
- Classificação usando diferentes classificadores, como Naive Bayes, regressão logística e 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 a Negação
- Adicionar "NÃO_" a cada palavra entre a negação e a pontuação seguinte.
- Exemplo: "Eu não gostei desse filme, mas eu..." torna-se "Eu não NÃO_gostei NÃO_desse NÃO_filme, mas eu..."
Desafios
- Subtileza e efeitos de ordenação.
Aprendizagem Supervisionada
- Texto => Atributos => Classificação de texto (usando Aprendizagem de Máquina).
Transformers e Grandes Modelos de Linguagem
Codificador (Encoder)
- Representação contextualizada: Cada palavra na sequência inicial afeta a representação de cada palavra.
- Bom em: Preencher lacunas, adivinhar as palavras no meio de uma sequência por causa do contexto bidirecional.
- Bom em: Classificação de sequência (análise de sentimento) e obter uma compreensão de sequências.
- O que é possível fazer com um codificador?
- Análise de sentimentos.
- Classificação zero-shot.
- Preenchimento de máscara.
- Reconhecimento de entidades nomeadas.
Decodificador (Decoder)
- Bom em: Adivinhar a próxima palavra em uma sequência.
Codificador-Decodificador (Encoder-Decoder)
- Bom em: Traduzir.
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