ABORDAGEM TOP(X) PARA INFERIR OS COMENTÁRIOS MAIS IMPORTANTES SOBRE PRODUTOS E SERVIÇOS

Abstract

RESUMO: No contexto do constante crescimento da Web, diversos serviços foram virtualizados, incluindo o surgimento do comércio eletrônico (e-commerce). Tanto tradicionalmente quanto através de e-commerce, as pessoas necessitam comparar produtos e serviços para nortear suas decisões por meio da análise das características desejadas. A mudança que a Web ocasionou foi a exposição de suas opiniões em sites de compra e venda, fóruns na Web, redes sociais ou ainda grupos de discussão, permitindo sua visualização por qualquer pessoa que necessite. Porém, com o grande crescimento da Web, a quantidade de dados também aumentou, impossibilitando a coleta manual dessas opiniões. Logo, a busca automática de opiniões, promoveu o crescimento da área de Análise de Sentimentos, a qual é responsável por criar técnicas automáticas para coletar, analisar e sumarizar as opiniões encontradas em diversos locais na Web. Este trabalho apresenta a abordagem TOP(X) para estimar a importância de comentários disponibilizados por clientes na Web, por meio do uso de um sistema Fuzzy. O sistema Fuzzy possui três variáveis de entrada: reputação do autor, número de tuplas (característica, palavra opinativa) e a porcentagem de palavras escritas corretamente; e uma variável de saída: grau de importância do comentário. Realizou-se também um experimento para comparar os resultados de um método de orientação semântica executado sobre todos os comentários e sobre uma seleção dos melhores comentários de um corpus. O experimento foi conduzido com 1620 comentários sobre smartphones (982 positivos, 594 negativos e 44 negativos) e nossa abordagem melhorou os resultados do método de orientação semântica em aproximadamente 10% na medida F-measure para comentários positivos e 20% para comentários negativos. ABSTRACT: In the context of the constant growth of the Web, several services have been virtualized, including the emergence of the e-commerce. Both traditionally and through e-commerce, people need to compare products and services to guide their decisions using the analysis of the desired features. The web allowed a major exposition of one’s views through sales websites, web forums, social networks, and discussion groups, allowing their visualization by anyone who needs it. However, with the explosive growth of the Web, the amount of data has also increased, precluding the manual collection of these opinions. Thus, the automatic search for reviews, promoted the growth of the Sentiment Analysis field, which is responsible for creating automated techniques to collect, analyze and summarize the opinions gathered in several places on the web. This work presents the TOP(X) approach to estimate the importance of reviews provided by customers on the Web, using a fuzzy system. The Fuzzy system has three input variables: author reputation, number of tuples (feature, opinionative word), and percentage of correctly spelled words; and one output variable: reviews importance. Also, an experiment was conducted in order to compare the results of a semantic orientation method performed over all the reviews and over a selection of the best reviews in a corpus. This experiment was conducted with 1620 reviews about smartphones (982 positives, 594 negatives and 44 neutral) and our approach improved the results of the semantic orientation method up to approximately 10% in f-measure for positive reviews and 20% in f-measure for negative reviews.