O pré-processamento de dados é uma etapa crucial na análise de sentimentos, etapa que foca em discernir emoções e atitudes expressadas em texto, como publicações em redes sociais, avaliações de produtos, feedback de consumidor e outros comentários on-line. A Análise de Sentimentos gera insights poderosos para que empresas tomem decisões baseadas em dados como opinião pública e feedback de clientes.
Na Era Digital, existe uma quantidade enorme de dados textuais disponíveis na internet. Sites como X (antigo Twitter), blogs, e-commerces e outros websites, conjunto que leva a um aumento exponencial de dados não estruturados. É aqui que entra o pré-processamento de dados.
O objetivo do pré-processamento na análise de sentimento é converter dados crus e não estruturados em um formato limpo, organizado e legível, que permite uma análise fluida de sentimento de clientes, em modelos de classificação.
Os passos para o pré-processamento de dados textuais, focados em análise de sentimento são os seguintes:
Realizadas as etapas acima, o pré-processamento de dados textuais estará concluído e modelos de machine learning subsequentes poderão realizar análises de sentimento muito mais precisas e eficientes.
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