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Sumarização contrastiva de opinião

Silva, Raphael Rocha Da

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2019-11-01

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Sumarização contrastiva de opinião
  • Autor: Silva, Raphael Rocha Da
  • Orientador: Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro
  • Assuntos: Processamento De Linguagem Natural; Sumarização Contrastiva De Opinião; Contrastive Opinion Summarization; Natural Language Processing
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Esta dissertação apresenta métodos que permitem comparar entidades por meio da geração de um resumo que realce diferenças entre elas a partir do processamento automático de textos opinativos. Métodos de sumarização contrastiva de opinião foram descritos e avaliados. Três métodos foram trazidos da literatura e um método foi criado. Os métodos foram testados em textos opinativos pré-anotados sobre eletrônicos de uso pessoal extraídos da Web. Embora existam alguns métodos publicados anteriormente, não houve um estudo que os compare: os métodos foram testados em conjuntos de dados diferentes e avaliados com métricas diferentes. Partindo da hipótese que os métodos gerarão sumários com características diferentes para um mesmo conjunto de dados, este trabalho busca suprir essa lacuna montando um conjunto de dados diversificado e definindo métricas padronizadas para testar características desejáveis dos sumários gerados por cada método. A importância da sumarização automática se dá porque ela permite o desenvolvimento de ferramentas que ajudam usuários a absorver melhor as informações de um conjunto de texto, especialmente se esse conjunto for muito grande, como ocorre com dados coletados em massa da Internet. A sumarização contrastiva de opinião toca uma parte mais específica do problema: o caso em que um usuário deseja comparar duas entidades a partir de um grande volume de textos opinativos. Esta pesquisa permite identificar quanto os resumos gerados por diferentes métodos são úteis para os usuários; conjectura-se que eles são mais eficazes do que resumos de opinião simples na tarefa de ajudar as pessoas a entender diferenças entre duas entidades. Isso pode ser benéfico para uma pessoa que quer comprar um produto e está em dúvida entre duas marcas ou dois modelos. Também pode ser útil para um fabricante entender como seus produtos se posicionam segundo a opinião popular em relação a seus concorrentes. Espera-se que esta pesquisa traga contribuições tanto no âmbito acadêmico quanto no contexto prático. Do ponto de vista prático, ela tem o potencial de permitir o desenvolvimento de ferramentas as quais empresas e usuários demandam. Na academia, ela se unirá às iniciativas recentes de pesquisa em Processamento de Linguagem Natural e Mineração de Opinião que têm ganhado destaque no Brasil, dando continuidade a seus trabalhos e somando a elas ideias novas que poderão ser futuramente utilizadas por outros pesquisadores.
  • DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-04022020-154902
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2019-11-01
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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