Avanço na Análise de Sentimentos para Textos em Bengali

Análise de Sentimentos, ou SA pra simplificar, é um jeito de descobrir como as pessoas se sentem sobre algo com base no que elas escrevem. Imagina ler uma resenha de um restaurante. Se alguém diz: "A comida tava incrível!" você sabe que a pessoa se divertiu. Mas se ela fala: "A comida foi horrível," você percebe que não ficou satisfeita. Esse processo analisa o tom emocional por trás das palavras, entendendo sentimentos como felicidade, raiva ou tristeza.

#Por que Focar no Bengali?

Mesmo que análise de sentimentos já tenha sido bastante feita em línguas como o inglês, não tem muita pesquisa focada no bengali. O bengali é uma língua linda falada por mais de 250 milhões de pessoas. Tem suas próprias peculiaridades que a tornam especial. Por isso, decidimos melhorar a forma como analisamos sentimentos em textos Bengalis, principalmente quando se trata de entender sentimentos mais complexos.

#O Problema com a Análise de Sentimentos em Bengali

Quando falamos em análise de sentimentos em bengali, enfrentamos alguns desafios:

• Falta de Dados: Diferente do inglês, não tem muitos conjuntos grandes de textos em bengali com rótulos de emoção. Isso dificulta o treinamento de modelos que consigam entender corretamente como as pessoas se sentem.
• Classificações Básicas: A maioria das análises tende a simplificar as emoções em só positivo ou negativo. Mas as pessoas podem sentir muitos tons de emoções, e queremos capturar todas elas.
• Nuances da Língua: O bengali é rico e complexo. Sua gramática e vocabulário únicos precisam de atenção especial, algo que muitos modelos existentes não oferecem.

#Nossa Abordagem: Um Novo Algoritmo

Pra enfrentar esses desafios, criamos uma nova abordagem que combina sistemas tradicionais baseados em regras com modelos modernos pré-treinados. Montamos um conjunto de dados do zero, com mais de 15.000 resenhas. Sim, arregaçamos as mangas e coletamos tudo isso nós mesmos!

#Criando um Dicionário de Dados Lexicon

Criamos algo chamado Dicionário de Dados Lexicon (DDL). É como um dicionário especial que lista palavras com seus pesos emocionais. Dividimos o dicionário em duas seções: palavras positivas (como "fantástico" e "ótimo") e palavras negativas (como "ruim" e "horrível"). Cada palavra recebeu uma pontuação com base em quão positiva ou negativa ela é.

#O Score de Polaridade de Sentimento Bangla (BSPS)

Conheça nosso craque, o Score de Polaridade de Sentimento Bangla (BSPS). Esse é o nosso algoritmo cuidadosamente elaborado para analisar textos em bengali. Em vez de apenas dizer que uma resenha é positiva ou negativa, o BSPS categoriza emoções em nove classes diferentes, como "extremamente positivo" ou "consideravelmente negativo." Isso ajuda a pintar um quadro emocional mais claro.

#Avaliando Nossa Abordagem

Pra ver como o BSPS funciona, testamos ele contra um modelo de linguagem pré-treinado chamado BanglaBERT, que é tipo um cérebro superpotente pra entender bengali. Comparamos os resultados pra ver qual abordagem foi melhor. Spoiler: BSPS com BanglaBERT se mostrou uma dupla imbatível!

#Coletando Resenhas: Uma Tarefa Difícil

Pra começar, precisávamos de um conjunto grande de resenhas pra análise. Decidimos explorar o site da Daraz Bangladesh, uma plataforma de compras online popular. Isso envolveu checar milhares de resenhas e rotulá-las como positivas ou negativas.

Os resultados? De 15.194 resenhas, descobrimos que 13.344 eram positivas, enquanto 1.850 eram negativas. Um bom mix, né?

#Passos de Processamento de Dados

Depois de coletar as resenhas, focamos em limpar e preparar os dados pra análise. Aqui está o que fizemos:

#Lidando com Dados Faltantes e Duplicados

Verificamos cuidadosamente se havia entradas duplicadas ou informações faltantes. Pense nisso como limpar seu quarto bagunçado—se certificar de que tudo tá em ordem antes de começar a organizar e analisar.

#Tokenização e Normalização

Depois, pegamos o texto e dividimos em palavras individuais, um processo chamado tokenização. Também limpamos removendo pontuações desnecessárias, que poderiam confundir nosso algoritmo. Depois disso, nossas resenhas ficaram mais fáceis de ler!

#Remoção de Stop Words

Também eliminamos as "stop words". Essas são palavras comuns que não acrescentam muito significado, como "é", "o" e "e". Remover isso ajudou a focar nas partes importantes das resenhas.

#Como Funciona o Algoritmo BSPS?

O algoritmo BSPS aproveita nosso Dicionário de Dados Lexicon e certas regras da língua pra analisar o sentimento de cada resenha. Aqui está como funciona:

#Componentes Chave do BSPS

• Lexicons Positivos: Palavras que expressam sentimentos positivos.
• Lexicons Negativos: Palavras que expressam sentimentos negativos.
• Palavras de Negação: Palavras que invertem o sentimento, como "não".
• Modificadores Extremos: Palavras que intensificam a emoção, como "muito".

#Fluxo de Processamento de Sentimento

1. Tokenização: Quebramos a frase de entrada em palavras.
2. Remoção de Stop Words: Palavras sem importância são filtradas.
3. Inicialização de Pontuação: Começamos com uma pontuação de sentimento zero.
4. Processamento de Palavras: Cada palavra na frase é analisada quanto ao seu sentimento.
5. Tratamento de Negação: Se uma palavra de negação for encontrada, invertemos o sentimento.
6. Cálculo Final: Somamos as pontuações e determinamos o sentimento final.

#Exemplos pra Ilustrar o BSPS em Ação

Vamos olhar algumas frases exemplo pra ver como o BSPS funciona:

• Na frase "A comida não estava muito boa," nosso algoritmo identifica as palavras e conclui que a comida é meio okay, em vez de ser totalmente ruim.

• Na frase "Tão boa que não pode ser acreditada," o BSPS reconhece a intensidade e atribui uma alta pontuação positiva.

Em cada exemplo, o algoritmo BSPS capta com sucesso a emoção por trás das palavras, mostrando como ele é eficaz em lidar com as nuances da língua bengali.

#Processo de Classificação

Com as pontuações de sentimento prontas, categorizamos cada resenha em uma das nossas nove classes distintas. Essa classificação nos permite entender não apenas se alguém tá feliz ou triste, mas até que ponto!

#Nove Categorias de Sentimento

1. Extremamente Positivo
2. Consideravelmente Positivo
3. Positivo
4. Levemente Positivo
5. Neutro
6. Levemente Negativo
7. Negativo
8. Consideravelmente Negativo
9. Extremamente Negativo

#Aprimorando com BanglaBERT

Uma vez que tínhamos nossas categorias, nos voltamos pro BanglaBERT pra ver se podíamos alcançar resultados ainda melhores. Treinamos e testamos o modelo usando uma combinação de taxas de aprendizado e tamanhos de lote pra encontrar a melhor combinação.

#Treinando o BanglaBERT

Dividimos nosso conjunto de dados em 80% pra treinamento e 20% pra teste. Nosso objetivo era garantir que o BanglaBERT pudesse identificar efetivamente as classes de sentimento com base nas resenhas.

#Desempenho e Resultados

Enquanto avaliávamos nossos modelos, olhamos como eles se saíram usando métricas como precisão, recall e acurácia. Aqui está o que encontramos:

#Desempenho do Algoritmo BSPS

O modelo BSPS alcançou uma acurácia impressionante de 93%, o que mostra que ele foi muito bom em diferenciar sentimentos positivos de negativos.

#Desempenho do BanglaBERT

Por outro lado, o BanglaBERT conseguiu uma pontuação de 88%. Embora isso ainda seja bom, mostra que nosso algoritmo BSPS foi mais preciso na classificação de sentimentos.

#Comparando os Dois Modelos

Ao comparar os dois modelos, descobrimos que a combinação de BSPS para classificação e BanglaBERT para avaliação funcionou melhor do que usar apenas o BanglaBERT. Essa abordagem híbrida nos permitiu obter uma compreensão mais rica das emoções, deixando claro que duas cabeças pensam melhor que uma!

#Direções Futuras

Então, qual é o próximo passo? Estamos buscando melhorar e experimentar ainda mais. Poderíamos testar diferentes modelos pré-treinados ou combinar as saídas do BSPS e do BanglaBERT pra criar uma ferramenta de análise ainda melhor para sentimentos em bengali.

Resumindo, fizemos grandes avanços em melhorar a análise de sentimentos para textos bengalis, desenvolvendo uma abordagem híbrida. Com nosso algoritmo BSPS trabalhando junto com o BanglaBERT, acreditamos que estamos abrindo caminho pra uma análise emocional mais precisa na língua bengali. E quem sabe? Talvez um dia teremos um chatbot amigável que consiga nos fazer rir com seus comentários espirituosos sobre nossos restaurantes favoritos!