Análise de sentimento em artigos de opinião

• Type: Article in National Scientific Journal
• Date: 2018

Authors

Silva, Maria de Fátima Henriques da (Author) FLUP; Silvano, Maria da Purificação (Author) FLUP; Leal, António (Author) FLUP; Oliveira, Fátima (Author) FLUP; Brazdil, Pavel (Author) FEP; Cordeiro, João (Author) Other; Oliveira, Débora (Author) Other

Journal

Title: Linguística : Revista de Estudos Linguísticos da Universidade do Porto

Vol. 13

Pages: 79-114

ISSN: 1646-6195

Publisher: Universidade do Porto. Faculdade de Letras : Universidade do Porto. Centro de Linguística

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CORDIS: Humanities > language sciences > Linguistics

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Resumo (PT): O estudo apresentado realiza-se na interface entre a linguística e as ciências da computação, tendo como objetivo fazer a análise computacional de artigos de opinião na área da economia e finanças, seguindo o quadro teórico da análise de sentimento. Os principais objetivos do trabalho são i) determinar a orientação do sentimento, positivo ou negativo, e a intensidade dessa orientação através da anotação da polaridade do léxico, com incidência nos nomes e adjetivos, nos segmentos em que ocorre a expressão da opinião, e ii) verificar se um léxico específico para a área de economia e finanças tem vantagens na atribuição automática de sentimento sobre um léxico geral. Para atingir esses objetivos, foi selecionado um corpus de 45 textos, analisado em duas fases por anotadores com formação distinta. Primeiro, uma amostra de 10 textos foi obtida e anotada pelos investigadores da área de linguística, coautores deste artigo, com o objetivo de desenvolver um modelo linguístico para determinar a orientação e intensidade da polaridade de termos em artigos de opinião e extrair termos de léxico relevantes para esta área de estudo. Em seguida, um conjunto de 35 textos foi anotado por estudantes universitários, seguindo o método utilizado na primeira amostra. Com base na anotação linguística, a equipa das ciências da computação procurou determinar até que ponto um léxico de sentimento geral para a língua portuguesa – SentiLex - é suficiente para caracterizar o sentimento de uma frase de maneira satisfatória ou se o EconoLex, um léxico específico de sentimento, seria mais eficaz. O léxico específico inclui termos e expressões multipalavra relevantes para o domínio da economia e finanças e para a língua portuguesa, e foi elaborado pelos autores deste estudo. Os dados foram analisados usando uma metodologia mista, qualitativa e quantitativa. Os resultados obtidos permitem-nos considerar os seguintes itens como contributos desta investigação: i) a elaboração do modelo de anotação linguística adotado para a análise da orientação e da intensidade da polaridade do léxico, em especial dos nomes e adjetivos; ii) o papel central, ainda que não exclusivo, dos adjetivos para a determinação da polaridade do sentimento nos segmentos opinativos dos artigos do corpus; iii) o desenvolvimento de um novo léxico de sentimento específico português para a área da economia e finanças; iv) a melhoria do desempenho computacional do EconoLex⨁SentiLex em relação ao SentiLex no que se refere ao desempenho na caracterização automática de sentimento. Apesar destes resultados positivos, há algumas limitações que constituem os elementos a desenvolver na continuidade deste trabalho interdisciplinar, nomeadamente a análise linguística mais detalhada das classes gramaticais estudadas, a consideração de outros elementos/estruturas linguísticas determinantes para a caracterização do sentimento em SN/ frase, o alargamento do corpus, o aumento do léxico específico do domínio e a afinação dos métodos automáticos de identificação de termos de sentimento em textos de opinião e determinação da sua intensidade.

Abstract (EN): The present study, which is developed in the interface between linguistics and computer science within the framework of sentiment analysis, aims at making a computational analysis of opinion articles in the area of economics and finance. The main objectives of the study are: i) to determine the semantic orientation of text segments that express opinion by annotating the polarity (positive or negative) and the strength (scale from -3 to 3) of nouns and adjectives, and ii) to verify if a specific lexicon for the area of economics and finance has advantages in automatic annotation of sentiment over a general lexicon. To achieve these objectives, a corpus of 45 texts was selected and analyzed in 2 phases, by annotators with different training. First, a sample of 10 texts was annotated by linguists, co-authors of this paper, with the objective of developing a linguistic annotation model to ascertain the polarity and strength of words in opinion articles and extract the relevant words for this area of study. Then, a set of 35 texts was annotated by university students, replicating the annotation model developed during the first phase. Based on the linguistic annotation, the computer science team tried to establish to what extent a general sentiment lexicon for Portuguese - SentiLex - was sufficient to extract the sentiment of a sentence in a satisfactory manner or whether EconoLex, a specific sentiment lexicon, would be more efficient. The specific lexicon includes terms and multiword expressions that are relevant to the area of economics and finance and to Portuguese language, and it was developed by the authors of this study. The data was analyzed according to a blending methodology, qualitative and quantitative. The results of the analysis allow us to consider the following items as contributes of this study: i) the development of a linguistic annotation model for the analysis of the polarity and strength of the lexicon, especially of nouns and adjectives; ii) the key role, though not exclusive, of the adjectives to determine the polarity of opinion segments of the corpus articles; iii) the creation of a new specific sentiment lexicon for Portuguese in the area of economics and finance; iv) the improvement of the computational performance of EconoLex⨁SentiLex in relation to SentiLex regarding the performance in automatic annotation of sentiment. In spite of these positive results, there are some limitations, which we intend to overcome in the continuity of this interdisciplinary work, namely a more detailed linguistic analysis of the word classes that we studied, the consideration of other elements/ linguistic structures that are essential to ascertain the sentiment in NP/sentence, the extension of the corpus, the expansion of the specific lexicon of the area of economics and finance and the improvement of automatic methods for identifying evaluative words in texts of opinion and for assigning them polarity and strength.

Language: Portuguese

Type (Professor's evaluation): Scientific

Notes: Disponível em: https://ojs.letras.up.pt/index.php/EL/article/view/6131