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Modelo de classificação de Sentimentos em Tweetsusando Programação Genética
Airton Bordin Junior
Mestrado em Ciência da Computação
Universidade Federal de Goiás (UFG) - Instituto de Informática – Junho/2017
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Programação
• Introdução
•Heurísticas e Metaheurísticas
•Algoritmos evolucionários
•Análise de Sentimentos
•Programação Genética
•Referências Inte
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Introdução
•Problemas computacionais
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Tratáveis• Polinomiais
• Algoritmos determinísticos
Intratáveis
• Não polinomiais
• Algoritmos não determinísticos
• Solução determinística inviável
• Sem solução em tempo hábil
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Introdução
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Heurística
• Impraticabilidade de encontrar/calcular a melhorresposta para problemas não polinomiais;
• Desafio: produzir, em tempo reduzido, soluçõestão próximas quanto possíveis da solução ótima.
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Metaheurística
Propriedades e características das metaheurísticas [SALIBA, 2010]
Estratégias que guiam o processo de busca;
Exploração eficiente do espaço de busca - soluções ótimas ou quase ótimas;
De simples procedimentos de busca local a complexos processos de aprendizado;
Aproximados e usualmente não determinísticos;
Podem incorporar mecanismos para evitar ficar presos em áreas confinadas do espaço de busca;
Não são específicas para um determinado problema;
Podem usar um conhecimento específico do problema na forma de heurísticas que são controladas por uma estratégia de nível superior.
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Algoritmos bio-inspirados
Algoritmos bio-inspirados
Algoritmos evolucionários
Inteligência coletiva
Redes Neurais
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Algoritmos Genéticos
Programação Genética
Evolução Gramatical
Estratégias Evolucionárias
Programação Evolucionária
Colônia de Formigas
Enxame de Partículas
MLP – Multi-layer Perceptrons
RBF- Radio Basis Function Net
SOM- Self-Organizing Maps
ARTMap
Seleção Negativa
Expansão Clonal
Redes
[PAPPA, 2013]
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Algoritmos bio-inspirados
Algoritmos bio-inspirados
Algoritmos evolucionários
Inteligência coletiva
Redes Neurais
Sistemas Imunológicos In
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Algoritmos Genéticos
Programação GenéticaEvolução Gramatical
Estratégias Evolucionárias
Programação Evolucionária
Colônia de Formigas
Enxame de Partículas
MLP – Multi-layer Perceptrons
RBF- Radio Basis Function Net
SOM- Self-Organizing Maps
ARTMap
Seleção Negativa
Expansão Clonal
Redes
[PAPPA, 2013]
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Algoritmos evolucionários
• Inspirados na teoria de evolução de Darwin;
• Evolução: mudança das características (genéticas) deuma população de uma geração para a próximaMutação dos genes;
Recombinação dos genes dos pais.
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Algoritmos bio-inspirados
Algoritmos evolucionários
Inteligência coletiva
Redes Neurais
Sistemas Imunológicos 9
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Algoritmos evolucionários
• Evolução é caracterizada basicamente por umprocesso constituído de 3 passos [VON ZUBEN, 2005]
1. Reprodução com herança genética;
2. Introdução de variação aleatória em umapopulação de indivíduos;
3. Aplicação da “seleção natural” para aprodução da próxima geração.
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Algoritmos evolucionários
Inteligência coletiva
Redes Neurais
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Análise de Sentimentos
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Análise de sentimentos
• Também chamado de Mineração de Opiniões;
• Estudo de opiniões que expressam/implicam umsentimento positivo/negativo;
• Opiniões e sentimentos subjetivos (não factuais)
• Nomenclaturas utilizadasOrientação Semântica;
Polaridade.
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Análise de sentimentos
• Motivação:Aumento na quantidade de pessoas com acesso à
Internet;
Consequente aumento de conteúdo gerado pelaspessoas;
Analisar/minerar os sentimentos/opiniões,identificar o sentimento das pessoas sobredeterminado assunto/produto/contexto Pode ser muito valioso para empresas, governos, etc.
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400 horas de vídeo
510 mil comentários
460 mil tweets
Análise de sentimentos
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Análise de sentimentos
• Definição importante
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[LIU, 2012]
(Entity, Aspect, Sentiment, Holder, Time)
Opinião (quíntupla)
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Análise de sentimentos
• Léxico de sentimentosConjunto de palavras e frases com suas orientações
semânticas.
• Principais abordagens para criação/expansão doLéxicoManual;
Baseada em dicionário;
Baseada em Corpus.
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Análise de sentimentos
• Abordagem manual Por sua característica inerente, é limitada ao esforço de
especialistas humanos;
Mais lenta que outras abordagens;
Raramente é utilizada como única forma decriação/expansão do Léxico.
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Análise de sentimentos
• Baseada em dicionário Usa um dicionário como base
WordNet, por exemplo.
Por meio de palavras-semente com polaridade conhecida,faz um processamento de forma a construir um dicionárioléxico descobrindo a orientação semântica das palavas;
Diversas abordagens foram desenvolvidas
Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos;
Pointwise Mutual Information (PMI);
Distância em grafos;
Label Propagation, etc.
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Análise de sentimentos
• Baseada em Corpus Descobrir a orientação semântica das palavras no domínio
do Corpus;
Adaptação de um Léxico de propósito geral para umdomínio específico;
Palavras podem ter polaridade diferente em contextosdistintos Exemplo: câncer
Em um domínio técnico, a palavra pode não ter uma orientaçãosemântica negativa e, sim, neutra.
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Análise de sentimentos
•LéxicosComo podemos observar, Léxicos sãoextremamente importantes para o corretofuncionamento da Análise de Sentimentos;
O classificador consulta o Léxico para processaro documento/sentença e retornar a orientaçãosemântica do mesmo;
Léxicos incorretos levam a resultadosinconsistentes. In
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Negativo
Positivo
Análise de sentimentos
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Verifica se a palavra existe no Léxico Verifica sua orientação semântica
Retorna orientação semântica do
documento/sentença
Documento Léxico
Classificador
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Programação Genética
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Programação genética
Como computadores podem resolver problemas sem serem explicitamente
programados para tal?
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Programação genética
• Como computadores podem resolver problemassem serem explicitamente programados para tal?
Evolução de programas computacionais
Analogias com mecanismos utilizados da evoluçãobiológica natural;
Criação (automatizada) de um programa queresolve um determinado problema.
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Programação genética
• Como computadores podem resolver problemassem serem explicitamente programados para tal?
Pode ser vista como uma extensão dos AG’s
Indivíduos são programas;
Espaço de busca são todos os possíveisprogramas.
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Programação genética
• Programas? Funções matemáticas, por exemplo;
Representação feita por meio de árvores.
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+
5 *
x x
Exemplo programa:
x²+5
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Programação genética
• Intimamente ligada à ideia de programaçãofuncional (sequência de aplicação de funções aargumentos) Independentemente da linguagem, todos os
programas podem ser vistos como uma seqüênciade aplicações de funções a argumentos;
Compiladores usam esse fato para traduzir umprograma em uma árvore sintática.
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Árvore sintática Expressão matemática
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Programação genética
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•Modelo MRelaciona um vetor de entrada com um vetor desaída;
Assume-se que o modelo é desconhecido.
Entrada (x) Saída (y)
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“I love this câmera” +1
“I hate the package” -1
“Today is Saturday” 0
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Programação genética
•Passos para o correto funcionamento [KOZA, 1992]
1. Determinar conjunto de terminais;
2. Determinar conjunto de funções;
3. Determinar função fitness;
4. Determinar parâmetros e variáveis paracontrole da execução;
5. Determinar critério de parada.
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Programação genética
• Library DEAP - Distributed EvolutionaryAlgorithms in Python;
• Computer Vision and Systems Laboratory (CVSL)at Université Laval, in Quebec city, Canada;
Félix-Antoine Fortin, François-Michel De Rainville, Marc-André Gardner,Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: Evolutionary Algorithms MadeEasy”, Journal of Machine Learning Research, pp. 2171-2175, no 13, jul2012.
François-Michel De Rainville, Félix-Antoine Fortin, Marc-André Gardner,Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A Python Framework forEvolutionary Algorithms”, Companion proc. of the Genetic and EvolutionaryComputation Conference (GECCO 2012), July 2012.
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Programação genética
•Criação da populaçãoCria uma população de forma randômica;Profundidade máxima definida porparâmetro;Principais métodosFull;Grow;Ramped half-and-half.
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ord
in J
un
ior
34
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Programação genética
•Criação da populaçãoMétodo Grow Respeita o critério de profundidade máxima da árvore;
Escolhe aleatóriamente entre funções e terminais emqualquer nível da árvore, podendo criar estruturasirregulares.
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
35toolbox.register("expr", gp.genGrow, pset=pset, min_=1, max_=7)
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Programação genética
•Criação da populaçãoMétodo Full Árvores com a profundidade máxima;
Escolhe aleatóriamente somente funções, até que um nóde profundidade máxima seja atingido, aí entãoescolhendo somente terminais.
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
36toolbox.register("expr", gp.genFull, pset=pset, min_=1, max_=7)
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Programação genética
•Criação da populaçãoMétodo Ramped half-and-half Utiliza o método Grow e Full;
Gera um número igual de árvores para cadaprofundidade;
50% utilizará o método full e 50% o método Grow.
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
37toolbox.register("expr", gp.genHalfAndHalf, pset=pset, min_=1, max_=7)
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Programação genética
Funções e terminaisFunções: funções aritiméticas (+, -, /, *),funções booleanas, funções matemáticas, etc;
Terminais: constantes numéricas, dadosexternos, variáveis.
Inte
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Com
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n B
ord
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ior
38
+
5 *
x x
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Programação genética
Funções e terminaisFunções: funções aritiméticas (+, -, /, *),funções booleanas, funções matemáticas, etc;
Terminais: constantes numéricas, dadosexternos, variáveis.
Inte
ligên
cia
Com
pu
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al
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n B
ord
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ior
Funções+
5 *
x x
Terminais
39
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Programação genética
Funções e terminais
Inte
ligên
cia
Com
pu
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al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
40
pset.addPrimitive(operator.add, [float,float], float)
pset.addPrimitive(operator.sub, [float,float], float)
pset.addPrimitive(operator.mul, [float,float], float)
pset.addPrimitive(protectedDiv, [float,float], float)
pset.addPrimitive(math.cos, [float], float)
pset.addPrimitive(math.sin, [float], float)
pset.addPrimitive(protectedLog, [float], float)
pset.addPrimitive(invertSignal, [float], float)
pset.addPrimitive(positiveHashtags, [str], float)
pset.addPrimitive(negativeHashtags, [str], float)
pset.addPrimitive(polaritySum, [str], float)
pset.addEphemeralConstant("r", lambda: float(random.randint(-1,1)), float)
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Programação genética
•Operadores genéticosReprodução;
Crossover;
Mutação;
Permutação;
Edição;
Encapsulamento;
Destruição. Inte
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41
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Operadores genéticos
•Reprodução Um indivíduo com uma bom valor após função de avaliação
(fitness) é escolhido;
É feita uma cópida idêntica do indivíduo para a próxima geração.
Inte
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Geração n Geração n+1
42
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Operadores genéticos
•Crossover Troca entre partes dos indivíduos selecionados;
Partes escolhidas de forma aleatória nas duas árvores.
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Árvore 1 Árvore 2
43toolbox.register("mate", gp.cxOnePoint)
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Operadores genéticos
•Crossover Troca entre partes dos indivíduos selecionados;
Partes escolhidas de forma aleatória nas duas árvores.
Inte
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al
-A
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n B
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ior
44
Árvore 1 Árvore 2
Ponto cortePonto corte
toolbox.register("mate", gp.cxOnePoint)
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Operadores genéticos
•Crossover Troca entre partes dos indivíduos selecionados;
Partes escolhidas de forma aleatória nas duas árvores.
Inte
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n B
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ior
45
Árvore 1 Árvore 2
Ponto cortePonto corte
toolbox.register("mate", gp.cxOnePoint)
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inJ
un
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+
5 *
x x
/
- +
x 34 x
Árvore 1 Árvore 2
Ponto corte Ponto corte
+
5 -
4 x
/
* +
x 3x x
Árvore 3 Árvore 4
46
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Operadores genéticos
•Mutação Mudança aleatória em um dos nós da árvore;
Adiciona diversidade na população.
Inte
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-A
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n B
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47toolbox.register("mutate", gp.mutUniform, expr=toolbox.expr_mut, pset=p)
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Operadores genéticos
•Mutação Mudança aleatória em um dos nós da árvore;
Adiciona diversidade na população.
Inte
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-A
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n B
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48toolbox.register("mutate", gp.mutUniform, expr=toolbox.expr_mut, pset=p)
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Operadores genéticos
•Mutação Mudança aleatória em um dos nós da árvore;
Adiciona diversidade na população.
Inte
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-A
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49toolbox.register("mutate", gp.mutUniform, expr=toolbox.expr_mut, pset=p)
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Operadores genéticos
•Mutação Mudança aleatória em um dos nós da árvore;
Adiciona diversidade na população.
Inte
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-A
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ior
Árvore original Após mutação
50
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Operadores genéticos
•Mutação Mudança aleatória em um dos nós da árvore;
Adiciona diversidade na população.
Inte
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-A
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n B
ord
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un
ior
51
toolbox.register("mutate", gp.mutUniform,
expr=toolbox.expr_mut, pset=pset)
toolbox.decorate("mutate",
gp.staticLimit(key=operator.attrgetter("height"),
max_value=17))
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Operadores genéticos
•Permutação Escolhe um ponto aleatório e inverte os terminais e/ou funções.
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/
- +
x 34 x52
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Operadores genéticos
•Permutação Escolhe um ponto aleatório e inverte os terminais e/ou funções.
Inte
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ior
/
- +
x 34 x
Ponto permutação
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Operadores genéticos
•Permutação Escolhe um ponto aleatório e inverte os terminais e/ou funções.
Inte
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-A
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un
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/
- +
x 3x 4
Ponto permutação
54
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Operadores genéticos
•Permutação Escolhe um ponto aleatório e inverte os terminais e/ou funções.
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Árvore original Após permutação
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Operadores genéticos
•Edição Forma de simplificação e edição de expressões;
Muito custosa – Cosumo considerável de tempo;
Torna a expressão menos vulnerável ao crossover.
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Expressão:X+X-X
-
x +
x x
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Operadores genéticos
•Edição Forma de simplificação e edição de expressões;
Muito custosa – Cosumo considerável de tempo;
Torna a expressão menos vulnerável ao crossover.
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x
-
x +
x x
Expressão original Expressão simplificada
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Operadores genéticos
•Encapsulamento Identifica subárvores potencialmente útil;
Dá um nome para que possa ser referenciada futuramente.
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2 *
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Árvore original
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Operadores genéticos
•Encapsulamento Identifica subárvores potencialmente útil;
Dá um nome para que possa ser referenciada futuramente.
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+
2 *
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Árvore original
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Operadores genéticos
•Encapsulamento Identifica subárvores potencialmente útil;
Dá um nome para que possa ser referenciada futuramente.
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+
2 *
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*
4 x
E0Árvore original
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Operadores genéticos
•Encapsulamento Identifica subárvores potencialmente útil;
Dá um nome para que possa ser referenciada futuramente.
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+
2 *
4 x
*
4 x
E0
-
3 E0
Árvore usando E0Árvore original
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Operadores genéticos
•Destruição Casos complexos, grande parte da população pode ter um fitness
muito ruim, causando uma perda de diversidade rápida e umcusto computacional muito grande;
Forma de destuir indivíduos medíocres nas gerações iniciais;
Parâmetros
Quantidade de indivíduos mantidos;
Condição em que o operador será invocado;
Indivíduos sobreviventes são escolhidos com base no fitness.
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Estratégia de solução
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Estratégia de solução
• Ideia originalAtribuição da orientação semântica das palavras de
um Léxico utilizando Algoritmos Genéticos;
Abordar a criação/expansão do dicionário Léxicocomo um problema de otimização.
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Estratégia de solução
• Ideia originalKeshavarz, Hamidreza, and Mohammad Saniee Abadeh. "ALGA: Adaptivelexicon learning using genetic algorithm for sentiment analysis of microblogs."Knowledge-Based Systems 122 (2017): 1-16.
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65http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705117300382
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Estratégia de solução
• Ideia originalApesar de utilizar Algoritmos Genéticospara a atribuição de orientaçãosemântica para as palavras do dicionário,o trabalho faz a classificação com a somadas polaridades
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66http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705117300382
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Estratégia de solução
• Ideia atualUsar Algoritmos Evolutivos paraencontrar um modelo eficiente para aclassificação de sentimentosTentar encontrar uma solução
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•Ferramentas e materiaisDEAP library (https://github.com/deap/deap);
Textos anotadosAmazon Reviews (LIU);
Tweets.
Dicionários LéxicosPositive/Negative words (LIU);
Positive/Negative emoticons (SentiHealth);
SentiWordNet (em implementação).
Estratégia de solução
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
68
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Estratégia de solução
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
69
reviews.txt
Fonte: https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/sentiment-analysis.html
• Avaliações (Amazon) anotadas manualmente;• Conjunto de frases e suas polaridades [-n, +n].
[t]excellent for the semi-serious amateur
camera[-3]##i found that low light
situations combined with any sort of action
left this camera in the dus.
[LIU, 2004]
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Estratégia de solução
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
70
reviews.txt
Fonte: https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/sentiment-analysis.html
[t]excellent for the semi-serious amateur
camera[-3]##i found that low light
situations combined with any sort of action
left this camera in the dus.
Título
Feature Polaridade Início frase
• Avaliações (Amazon) anotadas manualmente;• Conjunto de frases e suas polaridades [-n, +n].
[LIU, 2004]
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Estratégia de solução
Inte
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cia
Com
pu
taci
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al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
71
tweets.txt
Fonte: http://thinknook.com/twitter-sentiment-analysis-training-corpus-dataset-2012-09-22/
• Conjunto de tweets e suas orientações semânticas;• 0: negativo; 1: positivo• Base de testes Semeval 2014 – Task 9 B
2,64184E+17 15140428 positive Gas by
my house hit $3.39!!!! Im going to Chapel
Hill on Sat. :)
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Estratégia de solução
Inte
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Com
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n B
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ior
72
tweets.txt
Fonte: http://thinknook.com/twitter-sentiment-analysis-training-corpus-dataset-2012-09-22/
• Conjunto de tweets e suas orientações semânticas;• 0: negativo; 1: positivo• Base de testes Semeval 2014 – Task 9 B
2,64184E+17 15140428 positive Gas by
my house hit $3.39!!!! Im going to Chapel
Hill on Sat. :)
Início frase
sentimento
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Estratégia de solução
Inte
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n B
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un
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73
reviews.txt
Fonte: https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/sentiment-analysis.html
[+2]##I love this câmera so much!
[-2]##I hate this câmera so much!
[+1]## Great!
[-1]##I hate the package
[+1]##Another phrase!
...
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Estratégia de solução
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ior
74Fonte: https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/sentiment-analysis.html
[+2]##I love this câmera so much!
[-2]##I hate this câmera so much!
[+1]## Great!
[-1]##I hate the package
[+1]##Another phrase!
...
positive
negative
positive
negative
positive
...
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Estratégia de solução
Inte
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n B
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ior
75Fonte: https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/sentiment-analysis.html
[+2]##I love this câmera so much!
[-2]##I hate this câmera so much!
[+1]## Great!
[-1]##I hate the package
[+1]##Another phrase!
...
positive
negative
positive
negative
positive
...
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Estratégia de solução
• Ideia principal Encontrar um modelo para a classificação das opiniões que
avalie corretamente a polaridade dosdocumentos/sentenças.
Inte
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76
• Programação Genética para a criação dos modelos;• Representação da solução como uma árvore;• Funções matemáticas e de manipulação do texto
para tentar chegar em um modelo ótimo;
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Estratégia de solução
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reviews.txt
Fonte: https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/sentiment-analysis.html
positive-words.txt
tweets.txt
positive-emoticons.txt
negative-words.txt
negative-emoticons.txt
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Estratégia de solução
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78
addPrimitive(operator.add, [float,float], float)
addPrimitive(operator.sub, [float,float], float)
addPrimitive(operator.mul, [float,float], float)
addPrimitive(protectedDiv, [float,float], float)
addPrimitive(math.exp, [float], float)
addPrimitive(math.cos, [float], float)
addPrimitive(math.sin, [float], float)
addPrimitive(protectedSqrt, [float], float)
addPrimitive(protectedLog, [float], float)
addPrimitive(invertSignal, [float], float)
addPrimitive(positiveHashtags, [str], float)
addPrimitive(negativeHashtags, [str], float)
addPrimitive(polaritySum, [str], float)
addPrimitive(positiveWordsQuantity, [str], float)
addPrimitive(negativeWordsQuantity, [str], float)
pset.addPrimitive(positiveHashtags, [str], float)
pset.addPrimitive(negativeHashtags, [str], float)
pset.addPrimitive(positiveEmoticons, [str], float)
pset.addPrimitive(negativeEmoticons, [str], float)
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Estratégia de solução
•FitnessQuantidade de frases com polaridades calculadas
corretamente;
Melhor caso: 100% das palavras avaliadas preditascorretamente.
Inte
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79
def evalSymbReg(individual):
for item in enumerate(reviews):
if correctValue(individual, item):
fitnessReturn += 1
return fitnessReturn,
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Resultados
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Resultados parciais
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81
Population: 20
Generations: 50
Mating probability: 1.5
Mutation probability: 0.5
Variation: varAnd (crossover and mutation)
Selection type: tournament – size 3
Creation: Half and Half – size [1, 7]
[42 phrases] [39 matches (fitness)] [257 seconds]
sub(polaritySum(x), invertSignal(sub(cos(1), sin(add(0, 1))))
[239 phrases] [184 matches (fitness)] [806 seconds]
exp(sin(add(invertSignal(protectedSqrt(-1.1160456169186785)),
protectedDiv(invertSignal(-0.43733403591853515),
positiveWordsQuantity(x)))))
[239 phrases] [188 matches (fitness)] [751 seconds]
add(add(polaritySum(x), log(log(-2.0))), 1.0)
[239 phrases] [202 matches (fitness)] [406 seconds]
protectedDiv(1.5159468201145594, polaritySum(x))
reviews.txt
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Resultados parciais
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82
Population: 20
Generations: 50
Mating probability: 1.5
Mutation probability: 0.5
Variation: varAnd (crossover and mutation)
Selection type: tournament – size 3
Creation: Half and Half – size [1, 7]
[207 phrases] [138 matches (fitness)] [458 seconds]
add(add(add(-1.3538745456927384, -1.0854354436218143),
negativeHashtags(x)), mul(negativeWordsQuantity(x), -1.3287832809148568))
tweets.txt
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Resultados parciais - Treino
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Resultados parciais - Treino
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84
Modelo (melhor acurácia) [77%]
Modelo (melhor precisão média) [78%]
Modelo (melhor recall médio) [65%]
Modelo (melhor F1 médio) [67%]
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Resultados parciais - Teste
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n B
ord
in J
un
ior
85
Accuracy: 0.78Precision avg: 0.73Recall avg: 0.65F1 avg: 0.66
Accuracy: 0.84Precision avg: 0.7Recall avg: 0.63F1 avg: 0.65
Accuracy: 0.64Precision avg: 0.67Recall avg: 0.6F1 avg: 0.58
![Page 86: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/86.jpg)
Resultados parciais - Teste
Inte
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n B
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un
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86
Accuracy: 0.73Precision avg: 0.77Recall avg: 0.69F1 avg: 0.69
Accuracy: 0.45Precision avg: 0.47Recall avg: 0.49F1 avg: 0.35
Accuracy: 0.76Precision avg: 0.73Recall avg: 0.64F1 avg: 0.66
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Resultados parciais - Treino
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Resultados parciais - Treino
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n B
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88
Modelo (melhor acurácia) [77%]
Modelo (melhor precisão média) [83%]
Modelo (melhor recall médio) [65%]
Modelo (melhor F1 médio) [67%]
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Resultados parciais - Teste
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Accuracy: 0.78Precision avg: 0.73Recall avg: 0.65F1 avg: 0.67
Accuracy: 0.83Precision avg: 0.69Recall avg: 0.63F1 avg: 0.65
Accuracy: 0.64Precision avg: 0.67Recall avg: 0.6F1 avg: 0.58
Accuracy: 0.73Precision avg: 0.77Recall avg: 0.69F1 avg: 0.68
Accuracy: 0.45Precision avg: 0.47Recall avg: 0.49F1 avg: 0.35
Accuracy: 0.76Precision avg: 0.73Recall avg: 0.65F1 avg: 0.66
![Page 90: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/90.jpg)
Modificações no processo
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90
•Classificador era binário (positivo e negativosomente);
•SemEval considera, também, a classificaçãodas mensagens neutras;
•Somente o cálculo do F1 final do eventoconsidera somente mensagens positivas enegativas.
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Modificações no processo
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•Classificador modificado para carregar eclassificar mensagens neutras.
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Modificações no processo
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•Classificador modificado para carregar eclassificar mensagens neutras.
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Modificações no processo
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93
•Modificação da função de fitness: F1(positivo e negativo)Mesma função utilizada em SemEval 2014.
•Balanceamento da base de treinamentoBase muito desbalanceada, dificulta otreinamento do modelo.
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Modificações no processo
Inte
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94
• Inclusão de novos dicionáriosNovos emoticons (emoticonsWithPolarity.txt)
Palavras negação (negating-word-list.txt)
emoticonsWithPolarity.txt negating-word-list.txt
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Modificações no processo
Inte
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95
• Inclusão de novas funçõesstemming
lemmatization
removeLinks
removeEllipsis
negatingWords
removeAllPonctuations
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Teste com novas funções
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96
50.12
53.17 53.26 53.5954.46
55.62 56.04
57.22 57.25
55.46
57.25 57.34 57.41 57.46 57.4957.96 58.15 58.17 58.23 58.2 58.2 58.23 58.25 58.27 58.31
44
46
48
50
52
54
56
58
60
62
F1 (
+/-
)
Action
F1 avg (+/-) Model A - All messages
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Treino – Modelo 1
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## Model ##
add(polaritySum(removeStopWords(removeEllipsis(removeAllPonctuation(removeAllPonctuation(removeLinks(removeAllPonctuation(replaceNegatingWords(removeEllipsis(removeStopWords(replaceNegatingWords(removeEllipsis(x)))))))))))), sub(mul(exp(if_then_else(True, -1.6617453540075866, -
0.1240560689118353)), negativeWordsQuantity(replaceNegatingWords(removeAllPonctuation(replaceNegatingWords(x))))),
negativeWords(removeAllPonctuation(stemmingText(x)))))
## Results ##
[total tweets]: 4200 [1400 positives, 1400 negatives and 1400 neutrals]
[best fitness (F1 avg (+/-)]: 0.642794441591997 [2604 correct evaluations] [901
positives, 886 negatives and 817 neutrals]
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Testes – Twitter2013
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[Twitter2013 messages]
[messages evaluated]: 3813
[correct evaluations]: 2300 (990 positives, 361 negatives and 949 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5734
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.6032
Precisão 0.6618 0.4303 0.6421 0.578
Recall 0.6298 0.6007 0.5787 0.6303
F1 0.6454 0.5014 0.6087 0.5852
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 990
Falso positivo 506
Verdadeiro negativo 361
Falso negativo 478
Verdadeiro neutro 949
Falso neutro 529
[Modelo 1]
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Testes – Twitter2013
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99
[Twitter2013 messages]
[messages evaluated]: 3813
[correct evaluations]: 2300 (990 positives, 361 negatives and 949 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5734
35 DAEDALUS-B-unconstrained 58.94
36 GPLSI-B-constrained 57.49
37 DejaVu-B-constrained 57.43
38 BUAP-B-constrained 56.85
39 IBM_EG-B-constrained 54.51
1 TeamX-B-constrained 72.12
2 NRC-Canada-B-constrained 70.75
3 coooolll-B-constrained 70.40
...
SemEval 2014 – Twitter2013
38º: 0.5734
[Modelo 1]
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Testes – Twitter2013
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[Negative phrase]: '@1DsHotTamale ~.~t u cant just tweet sum1 GUESS WHO IMMA SEE THURSDAY and NIT TWEET THEM
BACK!! >.< lol'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: '@laurensackett14 nooooo I am possibly going to be in dayton tomorrow night!!! :('
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'way too amped to sleep right now. it is physically impossible for me to take the SATs
tomorrow'
[Polarity calculated]: 0.18980740970862975
[Negative phrase]: 'AUG 9TH St Practice Day. We havent reached St Patricks Day yet the snakes are still in
Ireland - come in and get bitten! $4 Snake Bites'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Gators cant get caught looking ahead to March: So tell me when does the NCAA Tournament
start? http://t.co/2BClV6qR'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: '1st debate showed emperor has no clothes...Wonder how the court jester shoeless Joe will do
against Ryan? #gop'
[Polarity calculated]: 1.0
[Negative phrase]: '@bdd9 Every day from work Monday had the Paley screening Tuesday had to run errands tonight
auditions ran late. No break yet. :('
[Polarity calculated]: 1.1898074097086297
[Negative phrase]: 'I dont even feel like going to LCC on Saturday.'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: '@Mc_Squ1zzy @Fresh_Prince01 -__- shid i may not be able 2 take screenshots of it but
everybody @s me. Peyton Siva kikd me this morn #NoLie'
[Polarity calculated]: 0.0
[Modelo 1]
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Testes – Twitter2014
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101
[Twitter2014 messages]
[messages evaluated]: 1853
[correct evaluations]: 1075 (591 positives, 120 negatives and 364 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5502
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.5801
Precisão 0.719 0.3561 0.5245 0.5332
Recall 0.6018 0.5941 0.5441 0.58
F1 0.6552 0.4453 0.5341 0.5449
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 591
Falso positivo 231
Verdadeiro negativo 120
Falso negativo 217
Verdadeiro neutro 364
Falso neutro 330
[Modelo 1]
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Testes – Twitter2014
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40 SAP-RI-B-constrained 55.47
41 UMCC_DLSI_Sem-constrained 55.40
42 IBM_EG-B-constrained 52.26
43 Alberta-B-constrained 52.06
44 lsis_lif-B-constrained 52.02
1 TeamX-B-constrained 70.96
2 coooolll-B-constrained 70.14
3 RTRGO-B-constrained 69.95
...
SemEval 2014 – Twitter2014
42º: 0.5502
[Twitter2014 messages]
[messages evaluated]: 1853
[correct evaluations]: 1075 (591 positives, 120 negatives and 364 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5502
[Modelo 1]
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Testes – Twitter2014
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[Negative phrase]: 'Your plans of attending the Great Yorkshire Show may have been washed out because of the
weather, so how about... http://t.co/fEsAtbk8'
[Polarity calculated]: 1.0
[Negative phrase]: 'I wasnt around for Hot Jam, why is it even on a monday'
[Polarity calculated]: 0.18980740970862975
[Negative phrase]: '@rhymesayers a close 2nd is playing nothing but RSE on my drive to Soundset from California.
Then nothing but RSE on the way back.'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Having the NY Marathon on Sunday is like having a parade in Raccoon city right after the T-
Virus went airborne.'
[Polarity calculated]: 1.0
[Negative phrase]: 'Dont know why Im being a melt and just go Circoloco tomorrow'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'RNDM has a beef with music videos Debut album ""Acts"" out on Oct 30, 2012
https://t.co/aP2yNM2S'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: '@VivaVHS Haha. Ive got to cut down mate, not looking forward to going through the WARNERS.
Might try and sort small set tomorrow VESTRON.'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'GC Event Update: Fridays event Fire in the Ashes, with Jonathan Kozol & Brian Jones, has
been cancelled.'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Catelynn looked like a straight up street walker the 1st season of teen mom.'
[Polarity calculated]: 0.0
[Modelo 1]
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Testes – SMS2013
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[SMS2013 messages]
[messages evaluated]: 2093
[correct evaluations]: 1435 (286 positives, 208 negatives and 941 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5642
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.6856
Precisão 0.5663 0.5843 0.7638 0.6381
Recall 0.5813 0.5279 0.7796 0.6296
F1 0.5737 0.5547 0.7716 0.6333
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 286
Falso positivo 219
Verdadeiro negativo 208
Falso negativo 148
Verdadeiro neutro 941
Falso neutro 291
[Modelo 1]
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Testes – SMS2013
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29 SINAI-B-constrained 57.34
30 SAIL-B-constrained 56.98
31 senti.ue-B-unconstrained-late 56.16
32 KUNLPLab-B-constrained 55.89
33 DejaVu-B-constrained 55.57
1 NRC-Canada-B-constrained 70.28
2 coooolll-B-constrained 67.68
3 RTRGO-B-constrained 67.51
...
SemEval 2014 – SMS2013
31º: 0.5642
[SMS2013 messages]
[messages evaluated]: 2093
[correct evaluations]: 1435 (286 positives, 208 negatives and 941 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5642
[Modelo 1]
![Page 106: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/106.jpg)
Testes – SMS2013
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106
[Negative phrase]: 'Yar he quite clever but aft many guesses lor. He got ask me 2 bring but i thk darren not so
willing 2 go. Aiya they thk leona still not attach wat.'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'cannot . i dont have it with me now'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Havent yet. Think ard 8 plus n eat until 10 plus lah. Is it convenient if i come ard
10plus?'
[Polarity calculated]: 1.0
[Negative phrase]: 'Oh no now look like gonna rain'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'I just finished my work. My foot injured just now. so painful. good night see you'
[Polarity calculated]: 0.18980740970862975
[Negative phrase]: 'not sure'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Can. Dunno wat to get 4 her...'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Huh so fast... Dat means u havent finished painting?'
[Polarity calculated]: 1.0
[Negative phrase]: 'Expected he will know cos u will tell him. But didnt know its so fast =) but if act as if i
got bf also not gd. Deprive me of other chances haha...'
[Polarity calculated]: 0.18980740970862975
[Negative phrase]: 'me in class now. wats up ? cannot talk. call u when i finish'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Huh i cant thk of more oredi how many pages do we have?'
[Polarity calculated]: 0.0
[Modelo 1]
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Testes – LiveJournal
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[LiveJournal2014 messages]
[messages evaluated]: 1142
[correct evaluations]: 739 (251 positives, 177 negatives and 311 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.64
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.6471
Precisão 0.7583 0.658 0.5738 0.6634
Recall 0.5878 0.5822 0.7567 0.6422
F1 0.6623 0.6178 0.6527 0.6442
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 251
Falso positivo 80
Verdadeiro negativo 177
Falso negativo 92
Verdadeiro neutro 311
Falso neutro 231
[Modelo 1]
![Page 108: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/108.jpg)
Testes – LiveJournal
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31 Citius-B-unconstrained 64.54
32 UPV-ELiRF-B-constrained 64.11
33 KUNLPLab-B-constrained 63.77
34 Citius-B-constrained 62.40
35 lsis_lif-B-constrained 61.09
1 NRC-Canada-B-constrained 74.84
2 CISUC_KIS-B-constrained-late 74.46
3 SentiKLUE-B-constrained 73.99
...
SemEval 2014 – LiveJournal
33º: 0.64
[LiveJournal2014 messages]
[messages evaluated]: 1142
[correct evaluations]: 739 (251 positives, 177 negatives and 311 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.64
[Modelo 1]
![Page 109: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/109.jpg)
Testes – LiveJournal
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109
[Negative phrase]: 'LLLINKKK LLLINKKK i have not slept very much this week .'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Oh god ... I can not imagine what you must be going through right now .'
[Polarity calculated]: 1.0
[Negative phrase]: 'They said they are not really hiring till next month or something .'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'I do not know if I can , I have to work on Sunday ...'
[Polarity calculated]: 1.0
[Negative phrase]: 'People also do not like to look at relisted auctions , and I relsited two .'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'The Royal Rainbow does not go there .'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'I did not know you had a baby , I guess it has been a while since we spoke .'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: '(I do not altogether buy the `` true trolls know they are trolls axiom.)'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Well , the gist of it is I am still undecided , and that is why I had not thrown anything
away yet .'
[Polarity calculated]: 0.18980740970862975
[Negative phrase]: '`` Nope -- can not happen to me ... ZZZZT !!!'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'I never found mushrooms though , which would be cool .'
[Polarity calculated]: 1.0
[Negative phrase]: 'I dont have too many interests to post anyway ... ;-)'
[Polarity calculated]: 1.0
[Modelo 1]
![Page 110: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/110.jpg)
Testes – Sarcasm
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[Twitter2014Sarcasm messages]
[messages evaluated]: 86
[correct evaluations]: 34 (19 positives, 7 negatives and 8 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.384
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.3953
Precisão 0.4634 0.4667 0.2667 0.3989
Recall 0.5758 0.175 0.6154 0.4554
F1 0.5135 0.2545 0.3721 0.3801
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 19
Falso positivo 22
Verdadeiro negativo 7
Falso negativo 8
Verdadeiro neutro 8
Falso neutro 22
[Modelo 1]
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Testes – Sarcasm
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41 columbia_nlp-B-constrained 40.02
42 University-of-Warwick-B-constrained 39.77
43 UPV-ELiRF-B-constrained 37.46
44 IITPatna-B-constrained 36.73
45 DAEDALUS-B-unconstrained 35.26
1 NRC-Canada-B-constrained 58.16
2 SAIL-B-constrained 57.26
3 TeamX-B-constrained 56.50
...
SemEval 2014 – LiveJournal
43º: 0.384
[Twitter2014Sarcasm messages]
[messages evaluated]: 86
[correct evaluations]: 34 (19 positives, 7 negatives and 8 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.384
[Modelo 1]
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Testes – Sarcasm
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112
[Negative phrase]: 'Uhg, my procedure isnt even until tomorrow, and the clinic is already screwing up. Good
signs, definitely good'
[Polarity calculated]: 2.0
[Negative phrase]: 'Thanks manager for putting me on the schedule for Sunday'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Not stoked at all for youth group tomorrow'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: 'Single awareness day is on Friday and I cant wait! #ValentinesDayCanSuckIt'
[Polarity calculated]: 0.0
[Negative phrase]: '@MetroNorth wall to wall people on the platform at South Norwalk waiting for the 8:08.
Thanks for the Sat. Sched. Great sense'
[Polarity calculated]: 1.0
[Negative phrase]: 'Work tomorrow is gonna be so fun #tired'
[Polarity calculated]: 1.1898074097086297
[Negative phrase]: 'On the bright side we have school today... Tomorrow and the day after ! #killmenow'
[Polarity calculated]: 1.0
[Negative phrase]: 'its supposed to snow from midnight tonight until 6pm tomorrow? oh well thats friggin
awesome'
[Polarity calculated]: 0.18980740970862975
[Negative phrase]: 'Oh goodie its gonna be a snow storm tomorrow morning! Fun commute coming! Winter is
awesome!'
[Polarity calculated]: 2.0
[Negative phrase]: 'Running 3 miles at 730am is what Im really looking forward to tomorrow. #asthmaticproblems'
[Polarity calculated]: 0.0
[Modelo 1]
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Testes – All messages
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[All messages]
[messages evaluated]: 8987
[correct evaluations]: 5584 (2137 positives, 874 negatives and 2573 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5792
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.6213
Precisão 0.6689 0.481 0.6473 0.5991
Recall 0.6095 0.5672 0.653 0.6099
F1 0.6378 0.5205 0.6502 0.6028
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 2137
Falso positivo 1058
Verdadeiro negativo 874
Falso negativo 943
Verdadeiro neutro 2573
Falso neutro 1402
[Modelo 1]
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Treino – Modelo 2
Inte
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114
## Model ##
if_then_else(hasEmoticons(stemmingText(x)), emoticonsPolaritySum(removeEllipsis(removeStopWords(removeEllipsis(stemmingT
ext(x))))), polaritySum(removeAllPonctuation(removeStopWords(replaceNegatingWords(remo
veEllipsis(removeEllipsis(x)))))))
## Results ##
[total tweets]: 4200 [1400 positives, 1400 negatives and 1400 neutrals]
[best fitness (F1 avg (+/-)]: 0.6368247476035865 [2553 correct evaluations] [925
positives, 775 negatives and 853 neutrals]
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Testes – Twitter2013
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115
[Twitter2013 messages]
[messages evaluated]: 3813
[correct evaluations]: 2300 (990 positives, 361 negatives and 949 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5793
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.6103
Precisão 0.6752 0.4646 0.61 0.5832
Recall 0.6571 0.5241 0.597 0.5927
F1 0.666 0.4926 0.6034 0.5873
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 1033
Falso positivo 497
Verdadeiro negativo 315
Falso negativo 363
Verdadeiro neutro 979
Falso neutro 626
[Modelo 2]
![Page 116: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/116.jpg)
Testes – Twitter2013
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116
35 DAEDALUS-B-unconstrained 58.94
36 GPLSI-B-constrained 57.49
37 DejaVu-B-constrained 57.43
38 BUAP-B-constrained 56.85
39 IBM_EG-B-constrained 54.51
1 TeamX-B-constrained 72.12
2 NRC-Canada-B-constrained 70.75
3 coooolll-B-constrained 70.40
...
SemEval 2014 – Twitter2013
36º: 0.5793
[Twitter2013 messages]
[messages evaluated]: 3813
[correct evaluations]: 2300 (990 positives, 361 negatives and 949 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5793
[Modelo 2]
![Page 117: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/117.jpg)
Testes – Twitter2013
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[Negative phrase]: '@1DsHotTamale ~.~t u cant just tweet sum1 GUESS WHO IMMA SEE THURSDAY and NIT TWEET THEM
BACK!! >.< lol'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'Sydney Dalton 1st Bieber now 1D? youre such an attention seeker. you have nothing else
better to do than ripping up posters. FUCK YOU'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'way too amped to sleep right now. it is physically impossible for me to take the SATs
tomorrow'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Trey Burke has been suspended for the Northern Michigan game (exhibition) tomorrow.
http://t.co/oefkAElW'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Becoming dangerously obsessed with one of tomorrows Melodifestivalen songs. Im sure you can
see why. http://t.co/UItTiPrg'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'AUG 9TH St Practice Day. We havent reached St Patricks Day yet the snakes are still in
Ireland - come in and get bitten! $4 Snake Bites'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Gators cant get caught looking ahead to March: So tell me when does the NCAA Tournament
start? http://t.co/2BClV6qR'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: '1st debate showed emperor has no clothes...Wonder how the court jester shoeless Joe will do
against Ryan? #gop'
[Polarity calculated]: 1
[Modelo 2]
![Page 118: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/118.jpg)
Testes – Twitter2014
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[Twitter2014 messages]
[messages evaluated]: 1853
[correct evaluations]: 1075 (591 positives, 120 negatives and 364 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5612
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.5904
Precisão 0.7336 0.4 0.5026 0.5454
Recall 0.6141 0.5248 0.5755 0.5714
F1 0.6685 0.454 0.5366 0.553
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 603
Falso positivo 219
Verdadeiro negativo 106
Falso negativo 159
Verdadeiro neutro 385
Falso neutro 381
[Modelo 2]
![Page 119: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/119.jpg)
Testes – Twitter2014
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36 Indian_Institute_of_Technology-Patna-B-const 57.25
37 DejaVu-B-constrained 57.02
38 GPLSI-B-constrained 56.06
39 BUAP-B-constrained 55.76
40 SAP-RI-B-constrained 55.47
1 TeamX-B-constrained 70.96
2 coooolll-B-constrained 70.14
3 RTRGO-B-constrained 69.95
...
SemEval 2014 – Twitter2014
38º: 0.5612
[Modelo 2]
[Twitter2014 messages]
[messages evaluated]: 1853
[correct evaluations]: 1075 (591 positives, 120 negatives and 364 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5612
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Testes – Twitter2014
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[Negative phrase]: 'Your plans of attending the Great Yorkshire Show may have been washed out because of the
weather, so how about... http://t.co/fEsAtbk8'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'I wasnt around for Hot Jam, why is it even on a monday'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: '@rhymesayers a close 2nd is playing nothing but RSE on my drive to Soundset from California.
Then nothing but RSE on the way back.'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Having the NY Marathon on Sunday is like having a parade in Raccoon city right after the T-
Virus went airborne.'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'Having to work a Sunday but a Sunday of the Edinburgh Derby #grim'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Dont know why Im being a melt and just go Circoloco tomorrow'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'RNDM has a beef with music videos Debut album ""Acts"" out on Oct 30, 2012
https://t.co/aP2yNM2S'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: '@VivaVHS Haha. Ive got to cut down mate, not looking forward to going through the WARNERS.
Might try and sort small set tomorrow VESTRON.'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'GC Event Update: Fridays event Fire in the Ashes, with Jonathan Kozol & Brian Jones, has
been cancelled.'
[Polarity calculated]: 0
[Modelo 2]
![Page 121: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/121.jpg)
Testes – SMS2013
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[SMS2013 messages]
[messages evaluated]: 2093
[correct evaluations]: 1435 (286 positives, 208 negatives and 941 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5667
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.6823
Precisão 0.5662 0.6337 0.7415 0.6471
Recall 0.5996 0.4873 0.7796 0.6222
F1 0.5824 0.5509 0.7601 0.6312
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 295
Falso positivo 226
Verdadeiro negativo 192
Falso negativo 111
Verdadeiro neutro 941
Falso neutro 328
[Modelo 2]
![Page 122: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/122.jpg)
Testes – SMS2013
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29 SINAI-B-constrained 57.34
30 SAIL-B-constrained 56.98
31 senti.ue-B-unconstrained-late 56.16
32 KUNLPLab-B-constrained 55.89
33 DejaVu-B-constrained 55.57
1 NRC-Canada-B-constrained 70.28
2 coooolll-B-constrained 67.68
3 RTRGO-B-constrained 67.51
...
SemEval 2014 – SMS2013
31º: 0.5667
[Modelo 2]
[SMS2013 messages]
[messages evaluated]: 2093
[correct evaluations]: 1435 (286 positives, 208 negatives and 941 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5667
![Page 123: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/123.jpg)
Testes – SMS2013
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123
[Negative phrase]: 'Yar he quite clever but aft many guesses lor. He got ask me 2 bring but i thk darren not so
willing 2 go. Aiya they thk leona still not attach wat.'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'cannot . i dont have it with me now'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Havent yet. Think ard 8 plus n eat until 10 plus lah. Is it convenient if i come ard
10plus?'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'Oh no now look like gonna rain'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'I just finished my work. My foot injured just now. so painful. good night see you'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'not sure'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Can. Dunno wat to get 4 her...'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Expected he will know cos u will tell him. But didnt know its so fast =) but if act as if i
got bf also not gd. Deprive me of other chances haha...'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'me in class now. wats up ? cannot talk. call u when i finish'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'U cant pressure me ill make u fat hee... OK lar i dun say anything let my dad cook as much
as he likes.'
[Polarity calculated]: 0
[Modelo 2]
![Page 124: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/124.jpg)
Testes – LiveJournal
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124
[LiveJournal2014 messages]
[messages evaluated]: 1142
[correct evaluations]: 739 (251 positives, 177 negatives and 311 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.6311
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.6357
Precisão 0.745 0.6996 0.5439 0.6628
Recall 0.6089 0.5132 0.7543 0.6254
F1 0.6701 0.592 0.632 0.6314
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 260
Falso positivo 89
Verdadeiro negativo 156
Falso negativo 67
Verdadeiro neutro 310
Falso neutro 260
[Modelo 2]
![Page 125: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/125.jpg)
Testes – LiveJournal
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125
31 Citius-B-unconstrained 64.54
32 UPV-ELiRF-B-constrained 64.11
33 KUNLPLab-B-constrained 63.77
34 Citius-B-constrained 62.40
35 lsis_lif-B-constrained 61.09
1 NRC-Canada-B-constrained 74.84
2 CISUC_KIS-B-constrained-late 74.46
3 SentiKLUE-B-constrained 73.99
...
SemEval 2014 – LiveJournal
34º: 0.6311
[Modelo 2]
[LiveJournal2014 messages]
[messages evaluated]: 1142
[correct evaluations]: 739 (251 positives, 177 negatives and 311 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.6311
![Page 126: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/126.jpg)
Testes – LiveJournal
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126
[Negative phrase]: 'it sounds really bad but it just couldnt have been worse timing .'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'LLLINKKK LLLINKKK i have not slept very much this week .'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Oh god ... I can not imagine what you must be going through right now .'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'it is so hard to be a renaissance woman anymore ... knowledge is so specific anymore , and
so much of it .'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'They said they are not really hiring till next month or something .'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'I do not know if I can , I have to work on Sunday ...'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'People also do not like to look at relisted auctions , and I relsited two .'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'I did not know you had a baby , I guess it has been a while since we spoke .'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Everyone is doing live stream things , and I keep missing tem !'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: '(I do not altogether buy the `` true trolls know they are trolls axiom.)'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Well , the gist of it is I am still undecided , and that is why I had not thrown anything
away yet .'
[Polarity calculated]: 0
[Modelo 2]
![Page 127: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/127.jpg)
Testes – Sarcasm
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127
[Twitter2014Sarcasm messages]
[messages evaluated]: 86
[correct evaluations]: 34 (19 positives, 7 negatives and 8 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.3867
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.3953
Precisão 0.4762 0.6 0.2353 0.4372
Recall 0.6061 0.15 0.6154 0.4571
F1 0.5333 0.24 0.3404 0.3713
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 20
Falso positivo 22
Verdadeiro negativo 6
Falso negativo 4
Verdadeiro neutro 8
Falso neutro 26
[Modelo 2]
![Page 128: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/128.jpg)
Testes – Sarcasm
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128
41 columbia_nlp-B-constrained 40.02
42 University-of-Warwick-B-constrained 39.77
43 UPV-ELiRF-B-constrained 37.46
44 IITPatna-B-constrained 36.73
45 DAEDALUS-B-unconstrained 35.26
1 NRC-Canada-B-constrained 58.16
2 SAIL-B-constrained 57.26
3 TeamX-B-constrained 56.50
...
SemEval 2014 – LiveJournal
43º: 0.3867
[Modelo 2]
[Twitter2014Sarcasm messages]
[messages evaluated]: 86
[correct evaluations]: 34 (19 positives, 7 negatives and 8 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.3867
![Page 129: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/129.jpg)
Testes – Sarcasm
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[Negative phrase]: 'Uhg, my procedure isnt even until tomorrow, and the clinic is already screwing up. Good
signs, definitely good'
[Polarity calculated]: 2
[Negative phrase]: 'Thanks manager for putting me on the schedule for Sunday'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Not stoked at all for youth group tomorrow'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'Single awareness day is on Friday and I cant wait! #ValentinesDayCanSuckIt'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: '@MetroNorth wall to wall people on the platform at South Norwalk waiting for the 8:08.
Thanks for the Sat. Sched. Great sense'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'Work tomorrow is gonna be so fun #tired'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'On the bright side we have school today... Tomorrow and the day after ! #killmenow'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'RT @ebenson12: I cant wait to read all the tweets from all of the girls bitching about being
single tomorrow! #myfavorite'
[Polarity calculated]: 0
[Negative phrase]: 'its supposed to snow from midnight tonight until 6pm tomorrow? oh well thats friggin
awesome'
[Polarity calculated]: 1
[Negative phrase]: 'Oh goodie its gonna be a snow storm tomorrow morning! Fun commute coming! Winter is
awesome!'
[Polarity calculated]: 2
[Modelo 2]
![Page 130: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/130.jpg)
Testes – All messages
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130
[All messages]
[messages evaluated]: 8987
[correct evaluations]: 5584 (2137 positives, 874 negatives and 2573 neutrals)
[f1 avg SemEval (positive and negative)]: 0.5832
Métrica Positivo Negativo Neutro Média
Acurácia - - - 0.6241
Precisão 0.6774 0.524 0.618 0.6065
Recall 0.6306 0.5029 0.6657 0.5998
F1 0.6532 0.5132 0.641 0.6025
Terminologia Quantidade
Verdadeiro positivo 2211
Falso positivo 1053
Verdadeiro negativo 775
Falso negativo 704
Verdadeiro neutro 2623
Falso neutro 1621
[Modelo 2]
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Resultados modelos
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
131
52
48.44 48.95
61.61
26.67
52.18
57.3455.02
56.42
64
38.4
57.9257.9356.12 56.67
63.11
38.67
58.32
0
10
20
30
40
50
60
70
Twitter2013 Twitter2014 SMS2013 LiveJournal Sarcasm All
F1 (
avg
+/-
)
F1 (avg +/-) por base
polaritySum(x) Modelo 1 Modelo 2
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Resultados – All messages
Inte
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cia
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ord
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un
ior
132
Métrica polaritySum(x) Modelo 1 Modelo 2
Acurácia 0.5941 0.6213 0.6241
Precisão (avg) 0.5786 0.5991 0.6065
Recall (avg) 0.5578 0.6099 0.5998
F1 (avg) 0.5622 0.6028 0.6025
F1 (avg +/-) 0.5218 0.5792 0.5832
Verdadeiro positivo 1845 2137 2211
Falso positivo 891 1058 1053
Verdadeiro negativo 659 874 775
Falso negativo 713 943 704
Verdadeiro neutro 2835 2573 2623
Falso neutro 2044 1402 1621
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Resultados II
Inte
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-A
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133
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Resultados média modelos
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-A
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n B
ord
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un
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134
55.4957.9
43.740.83
50.17
58
41.05
48.81
53.7955.54
44.92
38.27
49.04
54.97
36.16
51.1852.94 52.52
40.06
35.95
45.43
51.77
38.6141.63
62.07 63.36
47.7545.58
57.05
62.31
50.1852.62
38.69 38.71
50.26
37.45 38.5540
47.11
43.53
55.7857.3
44.53
40.35
50.36
57.01
40.79
48.72
0
10
20
30
40
50
60
70
LIU LIU + AFFIN LIU +
Sentiment140
LIU +
Sentiwordnet
LIU + Effect LIU + Vader LIU + Slangs LIU +
TwitterSemeval
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 1
6 m
od
elo
s)
F1 (avg +/-) por base e conjunto de dicionários utilizados
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All
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Inte
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cia
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n B
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in J
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ior
135
55.49 57.9
43.7
40.83
50.17
58
41.05
48.81
53.79
55.54
44.92
38.27
49.04
54.97
36.16
51.18
52.94
52.52
40.06
35.95
45.43
51.77
38.61 41.63
62.07
63.36
47.75
45.58
57.05
62.31
50.18 52.62
38.69
38.71
50.26
37.45
38.55
40
47.11
43.53
55.78
57.3
44.53
40.35
50.36
57.01
40.79
48.72
LIU LIU + AFFIN LIU +
Sentiment140
LIU +
Sentiwordnet
LIU + Effect LIU + Vader LIU + Slangs LIU +
TwitterSemeval
Tweets2013Tweets20142SMSLiveJournalSarcasmAll
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Resultados máximos modelos
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n B
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136
58.3259.86
43.7
48.37
52.32
59.74
48.4850.23
56.91 57.51
44.92
50.91 51.89
57.06
44.32
53.42
57.1655.79
40.06
44.37
49.02
54.8
41.5743.7
64.9266.21
47.75
53.31
58.58
64.44
56.52 55.6
51.6750.33 50.26
57.21
47.5650.24
51.62
59.1658.35 59.18
44.53
49.15
56.2158.56
47.349.92
0
10
20
30
40
50
60
70
LIU LIU + AFFIN LIU +
Sentiment140
LIU +
Sentiwordnet
LIU + Effect LIU + Vader LIU + Slangs LIU +
TwitterSemeval
F1 (
avg
+/-
) (v
alo
res
má
xim
os)
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All
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Inte
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ord
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ior
137
58.32
59.86
43.7
48.37
52.32
59.74
48.48
50.23
56.91
57.51
44.92
50.91
51.89
57.06
44.32
53.4257.16
55.79
40.06
44.37
49.02
54.8
41.57
43.7
64.92
66.21
47.75
53.31
58.58
64.44
56.52
55.6
51.67
50.33
50.26
57.21
47.56 50.24
51.62
59.16
58.35
59.18
44.53
49.15
56.21 58.56
47.3
49.92
LIU LIU + AFFIN LIU +
Sentiment140
LIU +
Sentiwordnet
LIU + Effect LIU + Vader LIU + Slangs LIU +
TwitterSemeval
Tweets2013Tweets20142SMSLiveJournalSarcasmAll
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Resultados III
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138
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Parametrização PGPopulação Gerações Crossover Criação Op. Mutação Elitismo
50 50 60% Half and Half Uniform Sim
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n B
ord
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un
ior
139
LIUAFFINEffect LexiconVaderSlangSDSentiment140
SemEval 20141400 positivas1400 negativas1400 neutras
positiveHashtagsnegativeHashtagspositiveEmoticonsnegativeEmoticonspolaritySumhashtagPolaritySumemoticonsPolaritySumpositiveWordsQuantitynegativeWordsQuantityhasHashtag
hasEmoticonsif_then_elsestemmingTextremoveStopWordsremoveLinksremoveEllipsisremoveAllPonctuationreplaceNegatingWordsreplaceBoosterWordsboostUpperCase
FunçõesDicionários Treinamento
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Resultados parametrizações
Inte
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-A
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n B
ord
in J
un
ior
140
37.739.44
40.6641.78
37.9139.33 39.79 40.46
31.35
34.74 34.75 34.66
43.15
45.52 46.0247.17
43.1245.1 45.41 45.01
37.81
39.97 40.68 41.4
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
1% mutation 10% mutation 30% mutation 80% mutation
F1 (
avg
+/-
) (m
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0 m
od
elo
s)
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm AllOBS: crossover fixado em 60%
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Resultados parametrizações
Inte
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on
al
-A
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n B
ord
in J
un
ior
141
37.81
39.97
40.68
41.4
36
37
38
39
40
41
42
1% mutation 10% mutation 30% mutation 80% mutation
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 3
0 m
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elo
s)
AllOBS: crossover fixado em 60%
![Page 142: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/142.jpg)
Otimização de tempo
•Remoção das funções de Lemma eStemming
•Teste com os melhores parâmetrosanterioresCrossover 60%Mutação 80%
Inte
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142
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Comparação dos resultados
Inte
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cia
Com
pu
taci
on
al
-A
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n B
ord
in J
un
ior
143
41.78 42.4240.46 40.68
34.66 35.17
47.17 47.71
45.01 45.62
41.4 41.94
0
10
20
30
40
50
60
Using Lemma and Stemming No Lemma and Stemming
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 3
0 m
od
elo
s)
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All crossover 60%mutation 80%
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Comparação dos resultados
Inte
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n B
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in J
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ior
144
41.4
41.94
41.1
41.2
41.3
41.4
41.5
41.6
41.7
41.8
41.9
42
Using Lemma and Stemming No Lemma and Stemming
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 3
0 m
od
elo
s)
All crossover 60%mutation 80%
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Próximos passos
•Parametrizar crossover
• Incrementar valores de gerações epopulação;
•Parametrizar dicionários
Inte
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145
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Parametrização crossover
•60% ... 90%
•Fixar mutação em 80%
•Sem Stemming e Lemma
•Teste com a base balanceada
Inte
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146
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Resultados parametrizações
Inte
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cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
147
42.4240.98 40.67
42.2340.68
39.6 39.8340.93
35.17 35.74 35.56 35.46
47.71 47.29 46.85 47.8145.62 45.95 45.44 45.79
41.94 41.19 40.9942.02
0
10
20
30
40
50
60
60% crossover 70% crossover 80% crossover 90% crossover
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 3
0 m
od
elo
s)
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All OBS: mutation fixado em 80%No Stem and Lemma
![Page 148: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/148.jpg)
Resultados parametrizações
Inte
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Com
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on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
148
41.94
41.19
40.99
42.02
40.4
40.6
40.8
41
41.2
41.4
41.6
41.8
42
42.2
60% crossover 70% crossover 80% crossover 90% crossover
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 3
0 m
od
elo
s)
All OBS: mutation fixado em 80%No Stem and Lemma
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Parametrização
•Remoção do dicionário sentiment140
•Obteve piores resultados na parametrizaçãodos dicionários
•Testar com os melhores valores de crossovere mutação
• crossover 90%
•mutação 80%
Inte
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149
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Remoção sentiment140
Inte
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cia
Com
pu
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on
al
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n B
ord
in J
un
ior
150
42.2344.14
40.9342.18
35.46 35.15
47.8148.83
45.7943.48
42.02 43
0
10
20
30
40
50
60
90% crossover all dictionaries 90% crossover no sentiment140
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 3
0 m
od
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s)
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All OBS: mutation fixado em 80%No Stem and Lemma
![Page 151: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/151.jpg)
Remoção sentiment140
Inte
ligên
cia
Com
pu
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-A
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n B
ord
in J
un
ior
151
42.02
43
41.4
41.6
41.8
42
42.2
42.4
42.6
42.8
43
43.2
90% crossover all dictionaries 90% crossover no sentiment140
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 3
0 m
od
elo
s)
All OBS: mutation fixado em 80%No Stem and Lemma
![Page 152: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/152.jpg)
Parametrização
•Aumento nos parâmetros de população egeraçõesTeste inicialPopulação mantida em 50
Geração ampliada para 100
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
152
![Page 153: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/153.jpg)
Resultados parametrizações
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
153
44.14
47.93 47.97
42.1844.41 44.94
35.15
38.43 38.09
48.83
51.41 52.02
43.4844.76 45.26
43
46.33 46.4
0
10
20
30
40
50
60
90% crossover no sentiment140 - 50 pop 50 gen 90% crossover no sentiment140 - 50 pop 100 gen 90% crossover no sentiment140 - 100 pop 100 gen
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 3
0 m
od
elo
s)
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All OBS: mutation fixado em 80%No Stem and Lemma
![Page 154: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/154.jpg)
Resultados parametrizações
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
154
43
46.33 46.4
41
42
43
44
45
46
47
90% crossover no sentiment140 - 50 pop 50 gen 90% crossover no sentiment140 - 50 pop 100 gen 90% crossover no sentiment140 - 100 pop 100 gen
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 3
0 m
od
elo
s)
All OBS: mutation fixado em 80%No Stem and Lemma
![Page 155: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/155.jpg)
AVG x Best – All messages
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
155
43
46.33 46.4
47.2
49.8749.4
38
40
42
44
46
48
50
52
90% crossover no sentiment140 - 50 pop 50 gen 90% crossover no sentiment140 - 50 pop 100 gen 90% crossover no sentiment140 - 100 pop 100 gen
AVG (All messages) Best Result (All messages) OBS: mutation fixado em 80%No Stem and Lemma
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AVG x Best – 50 pop 50 gen
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
156
44.14
48.86
42.18
46.63
35.15
39.94
48.83
54.72
43.48
47.46
43
47.2
0
10
20
30
40
50
60
AVG 90% crossover no sentiment140 - 50 pop 50 gen BEST 90% crossover no sentiment140 - 50 pop 50 gen
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All OBS: mutation fixado em 80%No Stem and Lemma
![Page 157: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/157.jpg)
AVG x Best – 50 pop 100 gen
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
157
47.93
52.15
44.41
47.66
38.43
41.33
51.41
55.96
44.76
52.99
46.33
49.87
0
10
20
30
40
50
60
AVG 90% crossover no sentiment140 - 50 pop 100 gen BEST 90% crossover no sentiment140 - 50 pop 100 gen
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All OBS: mutation fixado em 80%No Stem and Lemma
![Page 158: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/158.jpg)
AVG x Best – 100 pop 100 gen
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
158
47.97
51.75
44.9447.35
38.09
41.35
52.02
55
45.26
51.55
46.4
49.4
0
10
20
30
40
50
60
AVG 90% crossover no sentiment140 - 100 pop 100 gen BEST 90% crossover no sentiment140 - 100 pop 100 gen
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All OBS: mutation fixado em 80%No Stem and Lemma
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Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
159
Base 100 gerações 200 gerações 300 gerações 400 gerações
F1 avg F1 max D.P. F1 avg F1 max D.P F1 avg F1 max D.P F1 avg F1 max D.P
Twitter2013 56.2 58.86 0.99 56.29 59.13 0.62 56.29 59.77 0.84 56.5 59.46 0.91
Twitter2014 54.7 57.11 0.88 54.75 57.06 0.54 54.7 57.11 0.82 54.95 57.16 0.87
SMS 55.38 56.24 2.21 55.83 56.15 0.11 55.71 56.29 0.41 55.85 56.23 0.13
LiveJournal 62.75 64.05 0.93 62.88 64.4 0.35 62.89 64.03 0.34 62.9 64.24 0.39
Sarcasm 37.71 45.61 1.56 37.51 41.31 0.79 37.67 40.59 0.70 37.46 38.18 0.22
All 56.85 58.79 1.11 57.01 59.05 0.46 56.99 59.34 0.65 57.16 59.28 0.65
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Resultados IV
Inte
ligên
cia
Com
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n B
ord
in J
un
ior
160
![Page 161: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/161.jpg)
Resultados média modelos
Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
161
56.29
60.95
60.97
56.39
55.93
55.1 55.23
54.75
59.5558.34
59.64 61.27
54.8955.09
55.83 57.31 56.26
48.41 47.84
42.21
43.22
62.8867.23
64.6160.61
58.353.86
55.42
37.51
46.3 45.58
54.35
51.38 47.56
49.3
57.0161.09 60.3
56.47
56.0252.48 53.12
0
10
20
30
40
50
60
70
80
LIU LIU + AFFIN LIU + AFFIN +
VADER
LIU + AFFIN +
VADER + S140
LIU + AFFIN +
VADER + S140 +
Semeval Lexicon
LIU + AFFIN +
VADER + S140 +
Semeval Lexicon +
SentiwordNet
LIU + AFFIN +
VADER + S140 +
Semeval Lexicon +
SentiwordNet +
Slang
F1 (
avg
+/-
) (m
ed
ia 1
6 m
od
elo
s)
F1 (avg +/-) por base e conjunto de dicionários utilizados
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All
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Inte
ligên
cia
Com
pu
taci
on
al
-A
irto
n B
ord
in J
un
ior
162
LIU LIU + AFFINLIU + AFFIN +
VADER
LIU + AFFIN +
VADER + S140
LIU + AFFIN +
VADER + S140 +
Semeval Lexicon
LIU + AFFIN +
VADER + S140 +
Semeval Lexicon +
SentiwordNet
LIU + AFFIN +
VADER + S140 +
Semeval Lexicon +
SentiwordNet +
Slang
Tweets2013 56.29 60.95 60.97 56.39 55.93 55.1 55.23
Tweets20142 54.75 59.55 58.34 59.64 61.27 54.89 55.09
SMS 55.83 57.31 56.26 48.41 47.84 42.21 43.22
LiveJournal 62.88 67.23 64.61 60.61 58.3 53.86 55.42
Sarcasm 37.51 46.3 45.58 54.35 51.38 47.56 49.3
All 57.01 61.09 60.3 56.47 56.02 52.48 53.12
56.29
60.95 60.97
56.39 55.93 55.1 55.2354.75
59.55 58.3459.64
61.27
54.89 55.0955.8357.31 56.26
48.41 47.84
42.21 43.22
62.88
67.2364.61
60.6158.3
53.8655.42
37.51
46.3 45.58
54.3551.38
47.5649.3
57.01
61.09 60.3
56.47 56.02
52.48 53.12
0
10
20
30
40
50
60
70
80
![Page 163: Modelo de classificação de Sentimentos em Tweets usando ... · Sinônimos, antônimos, sufixos, prefixos; ... Marc-André Gardner, Marc Parizeau and Christian Gagné, “DEAP: A](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022041711/5e483aca50be330a3478e27a/html5/thumbnails/163.jpg)
Inte
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Com
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al
-A
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n B
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in J
un
ior
163
0
10
20
30
40
50
60
70
80
LIU LIU + AFFIN LIU + AFFIN +
VADER
LIU + AFFIN +
VADER + S140
LIU + AFFIN +
VADER + S140 +
Semeval Lexicon
LIU + AFFIN +
VADER + S140 +
Semeval Lexicon +
SentiwordNet
LIU + AFFIN +
VADER + S140 +
Semeval Lexicon +
SentiwordNet +
Slang
Tweets2013 Tweets20142 SMS LiveJournal Sarcasm All
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Referências• ZUBEN, F. V. Representação e Operadores
Evolutivos
• ZUBBEN, F. B. Programação Genética
• KOZA, J.R. Genetic Programming: On theProgramming of Computers by means of NaturalSelection
• NETO, A. G. Programação Genética
• CRUZ, A. J. O. Algoritmos Genéticos
• MEDEIROS, D. Programação Genética
• FORTIN, F, RAINVILLE, F, Marc-AndréGARDNER, M, PARIZEAU, M, GAGNÉ, C.DEAP: Evolutionary Algorithms Made Easy
• FORTIN, F, RAINVILLE, F, Marc-AndréGARDNER, M, PARIZEAU, M, GAGNÉ, C.DEAP: A Python Framework for EvolutionaryAlgorithms
Inte
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164