Cross-Domain Sentiment Analysis in Portuguese using BERT

Abstract

O Cruzamento de Domínios tem se tornado uma abordagem comum para lidar com a escassez de dados rotulados na Análise de Sentimentos (AS). No entanto, a dependência de domínio da AS e as particularidades associadas a cada domínio podem impactar, negativamente, o desempenho dos modelos de classificação. Neste trabalho, avaliamos a capacidade de generalização do modelo BERT na tarefa de Classificação de Polaridade com Cruzamento de Domínios em Português. Para fins de comparação, classificadores tradicionais de Aprendizagem de Máquina e métodos para extração de características são analisados. O BERT apresentou resultados promissores mesmo com a mudança de domínio, chegando a alcançar 92% de acurácia.