dividir o texto da mensagem em palavras isoladas
Dentro do processamento de linguagem natural (PLN), as etapas para a análise de sentimentos envolvem:
- Pré-processamento: remoção de caracteres e pontuações desnecessários, conversão para letras minúsculas, correção de erros ortográficos, eliminação de stopwords (palavras que não contribuem para o significado da mensagem), entre outras técnicas de limpeza de texto.
- Tokenização: divisão do texto em unidades menores, como palavras e frases.
- Análise morfológica: análise da estrutura das palavras, incluindo a identificação do radical e a desinência.
- Análise sintática: análise da estrutura gramatical da frase, incluindo a identificação das relações entre as palavras.
- Análise semântica: atribuição de significado às palavras e frases, com o objetivo de entender o contexto e o sentimento geral da mensagem.
- Classificação de sentimentos: identificação do sentimento expresso na mensagem (positivo, negativo ou neutro), por meio de técnicas de aprendizado de máquina, como análise de polaridade e detecção de emoções.
- Geração de relatórios e insights: análise dos resultados obtidos na etapa anterior e criação de relatórios e insights que possam ajudar a organização a entender melhor a opinião do público sobre ela nas redes sociais.