Análise de Sentimento Semi-supervisionada
A análise de sentimento semi-supervisionada combina um pequeno conjunto de amostras de texto rotuladas manualmente com um grande conjunto de textos não rotulados para treinar classificadores de opinião. Ao propagar sinais de sentimento de sementes rotuladas para dados não rotulados através de auto-treinamento, propagação de rótulos ou regularização de consistência, a abordagem atinge precisão competitiva sem o custo de rotular grandes corpora.
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Fontes
- Zhu, X. (2005). Semi-Supervised Learning Literature Survey. Technical Report 1530, Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison. link ↗
- Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2(1–2), 1–135. DOI: 10.1561/1500000011 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Sentiment Analysis (Label Propagation and Self-Training for Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/semi-supervised-sentiment-analysis
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