NLP - Sentiment Analysis in Portuguese Tweets

Repositório contém dois arquivos referente a dois projetos realisados em cima do mesmo conjunto de dados: "Portuguese Tweets for Sentiment Analysis". A ideia foi explorar o problema considerando 2 e 3 classes.

Etapas dos Projetos

Em ambos os projetos, as etapas foram as seguintes:

1. Pré-processamento dos dados
2. Visualização dos dados
3. Limpeza dos dados
4. Tokenização
5. Extração de features. Dois métodos foram testados:

• BOW (bag of words)
• TF-IDF (term frequency-inverse document frequency)

6. Fit dos modelos

• Regressão Logística
• Naive Bayes

Notebooks

• Abordagem Binária

Nesse contexto, consideramos os tweets como pertencentes a uma das duas classes: "Positivo" ou "Negativo", com relação ao sentimento expresso pelo tweet.

• Abordagem Multi-classe

Já nessa abordagem, consideramos uma terceira classe. Logo, um tweet pode ser "Positivo", "Negativo", ou "Neutro.