Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Análise de sentimento por léxico
Abordagem que utiliza dicionários de palavras pré-rotuladas com suas polaridades para calcular a pontuação global de um texto.
Análise de sentimento por Machine Learning
Métodos supervisionados utilizando algoritmos clássicos como SVM, Naïve Bayes ou Random Forest para classificar os sentimentos.
Análise de sentimento por Deep Learning
Uso de redes neurais profundas (LSTM, GRU, Transformers) para capturar relações contextuais complexas no texto.
Análise de sentimento baseada em aspectos
Identificação de aspectos específicos de um produto/serviço e análise do sentimento associado a cada aspecto individualmente.
Detecção de emoções sutis
Classificação além de positivo/negativo para identificar emoções específicas como alegria, raiva, medo, surpresa, nojo ou tristeza.
Análise de sarcasmo e ironia
Detecção de expressões onde o sentido literal difere do sentido intencional, exigindo uma compreensão contextual avançada.
Análise de sentimento multilíngue
Técnicas adaptadas para processar e analisar o sentimento em várias línguas com modelos interlinguísticos ou específicos.
Análise de sentimento em tempo real
Sistemas otimizados para o processamento instantâneo de fluxos de dados contínuos, como redes sociais ou comentários ao vivo.
Análise de sentimento multimodal
Integração de múltiplas modalidades (texto, imagens, áudio, vídeo) para uma análise de sentimento mais completa e diferenciada.
Análise de sentimento orientada ao domínio
Adaptação de modelos de análise de sentimento a vocabulários e expressões específicas a domínios particulares (médico, financeiro, etc.).
Análise de sentimento comparativa
Identificação de preferências e comparações entre diferentes entidades ou opções em um mesmo texto.
Análise de sentimento implícito
Detecção de sentimentos expressos indiretamente sem palavras explícitas de polaridade, exigindo inferência contextual.