Análise de sentimento usando abordagem léxica de discursos do Senado Federal

Abstract

A Análise de Sentimento é uma área da Mineração de Textos e do Processamento de Linguagem Natural que busca realizar a classificação de textos em linguagem natural, a fim de saber, de forma automática, o sentimento do texto. Por exemplo, saber se seu conteúdo expressa o sentimento positivo ou negativo. Com isso, este trabalho apresenta uma análise de sentimento de discursos do Senado Federal usando a abordagem léxica. Essa abordagem usa recursos léxicos (dicionários) para classificar os textos. Dessa forma, foram escolhidos três dicionários para fazer essa classificação. Além disso, foi construído um novo dicionário em português do Brasil baseado em um dicionário já existente em língua inglesa para fazer uma comparação com os demais dicionários. Este trabalho tem como objetivo aplicar a Análise de Sentimento usando abordagem léxica em discursos do Senado Federal e iniciar uma investigação nesta área aplicada ao objeto estudado, no caso os discursos. Assim, busca-se entender se essa técnica computacional é eficaz nos discursos analisados e se há abertura para aprimoramentos no futuro. Isso porque, não há rótulos que apresentam o sentimento desses discursos. Esses rótulos podem servir de objeto de avaliação por especialistas na área de política em suas pesquisas, pois os discursos podem ser utilizados como objeto de estudo para encontrar conflitos entre os parlamentares e outros padrões. Cabe destacar que o volume de discursos é alto e cresce a cada dia. Dessa forma, esse trabalho analisa discursos de senadores e senadoras da República de forma automatizada usando análise de sentimento usando dicionário para apoiar pesquisas nessa área.