Juliano Rabelo jcbr@cin.ufpe.br Mineração de Opiniões Juliano Rabelo jcbr@cin.ufpe.br.

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1 Juliano Rabelo jcbr@cin.ufpe.br
Mineração de Opiniões Juliano Rabelo

2 Introdução Dois tipos de informação na web
Fatos e opiniões Engenhos de busca são dirigidos a fatos Fatos são bem representados por palavras-chave Já opiniões... O que as pessoas acham do novo celular da Motorola? Estratégia de ordenação dos resultados não apropriada para busca de opiniões

3 Introdução Boca-a-boca na web
Sites de review, fóruns, grupos de discussão, blogs, etc Experiências pessoais e opiniões sobre tudo Informação valiosa em escala global Objetivo: minerar opiniões no conteúdo gerado por usuários Problema complexo Com várias aplicações práticas

4 Introdução “(1) Sábado passado eu comprei um celular Nokia e minha namorada comprou um Motorola. (2) Quando chegamos em casa nos ligamos. (3) A voz dela não estava tão limpa no meu celular, achei pior que no meu antigo aparelho. (4) Já a câmera é boa. (5) Minha namorada gostou bastante do celular dela. (6) Eu queria um celular com boa qualidade de voz, (7) então minha compra foi muito frustrante. (8) Acabei devolvendo o celular ontem.”

5 Introdução – Aplicações
Empresas: benchmarking de produtos e serviços e pesquisas de mercado Atualmente feitos através de pesquisas de opinião “manuais” Indivíduos: buscam opiniões de outras pessoas Ex: ao comprar produtos Propaganda dirigida Anúncios apropriados para as opiniões emitidas Busca de opiniões Engenho de busca genérico para opiniões

6 Introdução Três tipos de opinião Direta: “Essa câmera é muito boa”
Subjetiva Indireta: “O fone quebrou depois de dois dias” Objetiva Comparação: “Essa câmera é melhor do que aquela” Subjetiva ou objetiva Comparativa!

7 Busca de Opiniões Antes de tomar uma decisão, consultam-se outras pessoas Atualmente isso não pode ser feito na web Opiniões: “celulares Motorola” Comparações: “celulares Motorola x Nokia”

8 Consultas de Opinião Típicas
O que alguém pensa sobre algo Eg, qual a opinião de Lula sobre privatizar a Petrobras? Um fato = vários fatos IR usual resolve com o uso de queries adequadas Achar opiniões negativas e positivas sobre algo Opiniões de usuários sobre um produto Opiniões sobre um tema político Um fato != vários fatos Algum tipo de agregação/sumarização é necessário Como as opiniões sobre algo variam ao longo do tempo Comparações

9 Roteiro Mineração de opiniões: abstração Mineração de opiniões
Por documento Por sentença Por característica Sentenças comparativas e extração de relação Conclusão

10 Mineração de opiniões: abstração
Componentes de uma opinião Emissor, objeto e opinião Objeto: produto, evento, organização, evento ou tópico Hierarquia de componentes, subcomponentes e atributos Opinião sobre cada componente ou atributo Característica

11 Modelo de uma review Objeto O representado por um conjunto de características F = {f1, f2, ..., fn} Cada fi pode ser expressa através de um conjunto Wi de palavras ou frases (sinônimos) Modelo: um emissor j comenta sobre um subconjunto Sj F de O Para cada fk, o emissor: Escolhe uma palavra ou frase de Wk Expressa uma opinião positiva, negativa ou neutra

12 Tarefas No nível de documento: classificação de sentimento de documentos (reviews) Classes: positiva, negativa e neutra Assume que cada documento foca num único objeto e contém opiniões de um único emissor No nível de sentença Tarefa 1: identificar sentenças subjetivas Tarefa 2: classificar sentimento de sentenças Assume que cada sentença contém uma única opinião

13 Tarefas No nível de característica
Tarefa 1: identificar características que foram comentadas por um emissor Tarefa 2: classificar as opiniões Tarefa 3: agrupar características sinônimas Identificar emissores é importante, mas normalmente mais simples Tarefa em comum: produzir um sumário baseado em características

14 Palavras Opinativas Palavras e frases opinativas
Positivas: bonita, ótima, excelente Negativas: ruim, péssimo, horrível, custa o olho da cara Três formas de construir uma lista Manualmente (esforço único) Através de corpus Através de dicionários Importante Palavras dependentes de contexto (eg: grande) e independentes de contexto (eg: ótimo) Ironia e sarcasmo dificultam a classificação

15 Corpus Duas linhas principais:
Baseadas em padrões sintáticos ou de co-ocorrência em corpora grandes Uso de restrições ou convenções sobre conectivos “Esse carro é bonito e espaçoso”

16 Dicionário Normalmente usam o WordNet
Partem de um conjunto-semente pequeno Buscam sinônimos e antônimos no WordNet Pode ser necessária inspeção manual Desvantagem Não encontram palavras dependentes de contexto SentiWordNet

17 Roteiro Mineração de opiniões: abstração Mineração de opiniões
Por documento Por sentença Por característica Sentenças comparativas e extração de relação Conclusão

18 Mineração por Documento
Classificar documentos de acordo com sentimentos expressos por emissores Positivo, negativo e neutro O é uma característica Busca-se a opinião sobre O em cada documento Parecido com classificação de texto baseada em tópicos Mas palavras “opinativas” são mais importantes que palavras de tópico

19 Mineração por Documento
Várias abordagens N-gramas, POS taggers, etc Combinam a polaridade das palavras “opinativas” Sentimento geral é dado de acordo com essa combinação Granularidade inadequada para muitas aplicações

20 Roteiro Mineração de opiniões: abstração Mineração de opiniões
Por documento Por sentença Por característica Sentenças comparativas e extração de relação Conclusão

21 Mineração por Sentença
Primeira tarefa: identificar sentenças “opinativas” Todas as técnicas usam aprendizagem de máquina Rilloff e Wiebe: Bootstrapping Parte de um conjunto manual de indicadores de subjetividade Aprendem padrões sintáticos de sentenças opinativas

22 Mineração por Sentença
Ainda pouco detalhada para muitas aplicações Não encontra o que o emissor gostou e não gostou Sentimento negativo sobre um objeto não indica que o emissor não gostou de nada e vice-versa

23 Roteiro Mineração de opiniões: abstração Mineração de opiniões
Por documento Por sentença Por característica Sentenças comparativas e extração de relação Conclusão

24 Mineração de opiniões baseada em características
Objetivo: achar as características e as opiniões acerca delas Potencialmente muitas características, fontes, emissores, etc Sumarização dos resultados é essencial

25 Tarefas – Relembrando Tarefa 1: identificar características
Tarefa 2: classificar as opiniões Tarefa 3: agrupar característica sinônimas Produzir um sumário baseado em características

26 Extração de características
Normalmente cada segmento de sentença contém uma característica Segmentos separados por vírgula, ponto, ponto-e-vírgula, “e”, “mas”, etc “as fotos são muito boas” Característica explícita: foto “pequena o suficiente para caber no bolso” Característica implícita: tamanho Extração baseada em frequência

27 Extração baseada em frequência
Características frequentes: comentadas por muitos emissores Emissores diferentes se expressam de formas diferentes Quando características de objetos são discutidas, o vocabulário converge Características principais

28 Extração de características infrequentes
Como encontrá-las? A mesma palavra opinativa pode ser usada para descrever características diferentes “As fotos ficam realmente excelentes” “O software da câmera é excelente”

29 Classificação de opiniões
Para cada característica, identificar o sentimento expresso Quase todas as abordagens usam palavras e frases opinativas Observando contexto conforme apropriado

30 Agregação de opiniões Dada uma sentença s que contém opinião sobre f
Identificar as palavras opinativas e somar suas orientações (+1, -1, 0) A orientação da opinião sobre f é dada pelo resultado Pequenas variações ponderando o orientação pela distância de cada palavra opinativa a f

31 Identificar sinônimos
Primeiras tentativas usando apenas WordNet Abordagens mais sofisticadas baseadas em medidas de similaridade Similaridade de string, sinônimos e distâncias calculadas através do WordNet Desvantagem: requer que uma taxonomia de características seja dada

32 Sumarização Construção de um sumário estruturado Alternativas Votação
Selecionar opiniões-chave (de acordo com emissor, assunto ou característica, por exemplo) Identificar pontos de desacordo e de consenso Estabelecer níveis de autoridade entre os autores

33 Sumarização Textual Característica 1: “foto” Positivas: 12
... Negativas: 2 Característica 2: “tamanho”

34 Sumarização Gráfico Sumário para câmera A Foto Bateria Zoom Tamanho
Peso Comparativo entre câmeras A e B

35 Roteiro Mineração de opiniões: abstração Mineração de opiniões
Por documento Por sentença Por característica Sentenças comparativas e extração de relação Conclusão

36 Extração de comparativos
Dois tipos de opiniões Direta: “Esse carro é ruim” Comparação: “X é tão bom quanto Y” Usam diferentes construções Tarefas Identificar sentenças comparativas Extrair delas relações comparativas

37 Perspectiva linguística
Sentenças comparativas usam termos como “mais”, “menos”, “tanto quanto”, etc Limitações Cobertura reduzida “A Intel está muito à frente da AMD” Não comparativos com palavras comparativas “No contexto de velocidade, mais rápido significa melhor”

38 Comparativos mensuráveis
Mensurável não igual Expressões como melhor, à frente, etc “o visor da câmera A é melhor que o de B” Mensurável igual Expressões como igual, equivale, ambos, etc “câmeras A e B são ambas muito boas” Superlativo Expressões como a melhor, a maior, etc “a câmera A é a mais barata do mercado”

39 Comparativos não mensuráveis
Sentenças que comparam características entre objetos mas não as mensuram. Implicam: Objeto A é similar/diferente do B em relação a algumas características Objeto A tem f1, objeto B tem f2 (f1 e f2 são equivalentes) Objeto A tem f e B não tem

40 Roteiro Mineração de opiniões: abstração Mineração de opiniões
Por documento Por sentença Por característica Sentenças comparativas e extração de relação Conclusão

41 Conclusão Três tipos de avaliação Problemas complexos e desafiadores
Opiniões diretas e indiretas Em nível de documento, sentença e característica Sumário estruturado de vários documentos Comparações Identificação de sentenças comparativas Extração de relações Problemas complexos e desafiadores Técnicas atuais ainda incipientes Aplicações comerciais estão surgindo Inclusive em Recife

42 Juliano Rabelo jcbr@cin.ufpe.br
Mineração de Opiniões Juliano Rabelo