Estrutura Híbrida para Análise de Sentimento Usando ConvBiLSTM e BERT

A análise de sentimento é especificamente uma técnica de mineração de texto que utiliza processamento de linguagem natural para automatizar o processo de análise de texto que visa determinar o sentimento expresso. O objetivo fundamental da análise de sentimento é obter insights valiosos que levam ao desenvolvimento abrangente em domínios específicos. As fantásticas aplicações da análise sentimental incluem monitoramento de redes sociais, gestão de suporte ao cliente e pesquisa de avaliações de clientes. Uma das principais armadilhas na análise de sentimento é a ambiguidade das palavras. Para superar essa desvantagem, uma estrutura híbrida proposta apresentada neste trabalho é capaz de lidar com tais problemas de ambiguidade. Os parâmetros de avaliação considerados são precisão, pontuação F1 e tempo gasto. A estrutura híbrida proposta utiliza Rede Neural de Memória de Longo Prazo e Curto Prazo Bi-direcional Convolucional (ConvBiLSTM) com representações de codificador bidirecional do tokenizador Transformer (BERT) no conjunto de dados fornecido e supera outras metodologias com 95,10% de precisão.