LAUSR

A WEB é comumente utilizada como plataforma para debates, opiniões, avaliações e etc. Esses dados permitiram que algumas áreas, como a Análise de Sentimento (AS), se desenvolvessem para extrair informação e conhecimento que possam ser utilizados em diferentes aplicações. Entre os desafios da AS podemos destacar a criação de classificadores com boa eficácia. Normalmente, os modelos gerados pelas técnicas não supervisionadas são heuŕısticas espećıficas, manualmente definidas e pouco adaptáveis a diferentes contextos. Assim, o presente trabalho propõe a utilização da Programação Genética (PG) para a geração automatizada de modelos de classificação de sentimento baseados em léxicos. Com isso, espera-se reduzir o custo de geração dos classificadores e aumentar a eficácia para cada domı́nio analisado. Para validar a proposta foi utilizado o benchmark SemEval 2014. Os resultados mostram que a abordagem de geração automatizada com a PG é promissora, pois os modelos gerados superam o baseline e são competitivos com outros trabalhos. Por fim, destaca-se a capacidade da proposta de customização dos modelos léxicos de acordo com o contexto abordado e a possibilidade de transferência de conhecimento dos usuários por meio das funções utilizadas pela PG.