Análise de Sentimento Explicável
Análise de sentimento explicável combina um modelo de classificação de sentimento — tipicamente um transformer ajustado finamente como BERT ou RoBERTa — com um método de explicação post-hoc ou intrínseco (SHAP, LIME, visualização de atenção, ou gradientes integrados) que revela quais palavras, frases ou características impulsionaram cada predição. O objetivo é tanto alta precisão preditiva quanto justificativas transparentes e auditáveis para cada rótulo.
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Fontes
- Danilevsky, M., Qian, K., Aharonov, R., Katsis, Y., Kawas, B., & Sen, P. (2020). A Survey of the State of Explainable AI for Natural Language Processing. Proceedings of the 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the ACL and the 10th IJCNLP, 447–459. link ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30, 4765–4774. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Sentiment Analysis (XAI-augmented Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/explainable-sentiment-analysis
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- Classificação baseada em BERTAprendizado profundo↔ compare
- Classificação Explicável Baseada em BERTAprendizado profundo↔ compare
- Classificação baseada em RoBERTaAprendizado profundo↔ compare
- Embeddings de SentençasAprendizado profundo↔ compare
- Modelagem de TópicosAprendizado profundo↔ compare
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